Upload
others
View
7
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Julho de 2014
Maria Amélia de Almeida Nunes Canelas Pais
EFICIÊNCIA DA GESTÃO DO FUNDO DE MANEIO E RENDIBILIDADE:O CASO DAS PME PORTUGUESAS
Dissertação de Mestrado apresentada à Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra para obtenção do grau de Mestre em Gestão
Maria Amélia de Almeida Nunes Canelas Pais
Eficiência da gestão do fundo de maneio e rendibilidade:
O caso das PME portuguesas
Dissertação de Mestrado
apresentada à Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra
para obtenção do grau de Mestre em Gestão
Orientador: Professor Doutor Paulo Miguel Marques Gama Gonçalves
Coimbra, Julho de 2014
ii
iii
Ao Alberto, à Mariana, à Marta e ao Manel
.... as minhas âncoras.
iv
v
AGRADECIMENTOS
Dedico este espaço a todos aqueles que, direta ou indiretamente tornaram possível a
concretização deste trabalho. Não sendo viável nomeá-los a todos há, no entanto, alguns a
quem não posso deixar de expressar o meu reconhecimento e sinceros agradecimentos.
Ao Professor Doutor Paulo Miguel Marques Gama Gonçalves, que aceitou esta
árdua tarefa de me orientar, pela sua paciência, apoio e disponibilidade incondicionais.
A todos os meus professores da parte curricular deste mestrado, não só pelos
importantes conhecimentos que transmitiram mas também por me terem sempre tratado e
feito sentir como mais um aluno da FEUC.
Ao Professor Doutor António Pedro Soares Pinto, da Escola Superior de
Tecnologia e Gestão de Viseu, por ter disponibilizado o acesso à base de dados e pelo
apoio prestado na recolha dos que serviram de base a este trabalho.
À Margarida Girão, Ângela Fonseca e Luís Almeida, meus colegas na Direção do
Agrupamento de Escolas Coimbra Sul, pelas palavras de incentivo e motivação.
Aos meus colegas da FEUC, que me aceitaram nos diversos grupos de trabalho,
ajustando-se aos meus horários e considerando-me um deles e que, ao partilhar sempre as
aprendizagens adquiridas durante a sua licenciatura, transformaram as imensas e longas
noites de trabalho numa experiência única, que não vou esquecer.
Ao meu marido e aos meus filhos, por sempre me incentivarem perante os desafios,
a fazer mais e melhor.
A todos, o meu muito obrigada por tudo!
vi
RESUMO
À semelhança das outras economias europeias, o segmento das pequenas e médias
empresas constitui, no mercado português, o principal gerador de emprego e produção,
assumindo-se como pilar das estruturas empresariais.
Estas empresas, na sua grande maioria com atividade económica essencialmente
desenvolvida no mercado interno, perante a atual conjuntura de crise económica e
financeira internacional sentem, de forma mais marcada, a diminuição da procura e das
alternativas externas de financiamento. Estas suas características particulares tornam-nas
mais dependentes do crédito comercial e do financiamento a curto prazo sendo pois da
maior importância, que apostem numa mais eficiente gestão do seu fundo de maneio.
Neste contexto, e com o objetivo de fornecer evidências empíricas sobre os efeitos
da gestão do fundo de maneio na rendibilidade das PME portuguesas usou-se, para realizar
um estudo através da metodologia de dados em painel, uma amostra de 6065 empresas, no
período temporal de 2002 a 2009.
Os resultados obtidos por técnicas fundamentais de dados em painel indicam que
a redução dos prazo médio de pagamento, prazo médio de recebimento e prazo médio de
inventário se encontram associadas a uma maior rendibilidade das empresas. Também para
controlar possíveis efeitos de endogeneidade, recorreu-se ao uso de variáveis
instrumentais, tendo a variável correspondente ao prazo médio de recebimento perdido o
seu significado estatístico, sugerindo a possibilidade de existência de um conflito de
influências entre a rendibilidade das empresas e o crédito que concedem aos seus clientes.
Com o objetivo de estabelecer comparações entre estes resultados, obtidos para o
mercado português, com os já realizados sobre vários mercados internacionais, foram
efetuadas as mesmas regressões utilizando definições alternativas das variáveis
independentes. Os resultados obtidos encontram-se alinhados com os dos estudos
anteriores. Foram também efetuadas regressões para o ciclo de conversão de caixa, com
recurso a variável alternativa para a rendibilidade, agora medida através da rendibilidade
operacional dos capitais investidos. Esta análise confirmou a robustez dos resultados que
agora se apresentam.
vii
Uma vez que a amostra em estudo é constituída por empresas de tipo muito diverso,
foram adicionalmente tomadas em conta as características específicas de cada sector. As
tendências obtidas foram novamente semelhantes, confirmando-se mais uma vez a
robustez dos resultados.
Procedeu-se ainda ao mesmo tipo de análise, para os dois setores mais
representativos da amostra. Neste caso é também confirmada e estatisticamente
significativa a relação inversa da rendibilidade com as variáveis relativas ao prazo médio
de pagamento, prazo médio de recebimento, inventário e ciclo de conversão de caixa.
PALAVRAS-CHAVE: Rendibilidade, Ciclo de conversão de caixa, Gestão do
fundo de maneio, Pequenas e médias empresas, Prazo médio de pagamento, Prazo médio
de recebimento, Inventário.
viii
ABSTRACT
As in other European economies, the segment of small and medium enterprises
(SMEs) is, in the Portuguese market, the main generator of employment and productivity,
and the pillar of corporate structures.
These companies, mostly with an activity essentially developed domestically. In the
current situation of international economic and financial crisis, with falling demand and
decrease of external financing alternatives, they become increasingly dependent on trade
credit and short-term financing. It is therefore of utmost importance that they aim at a more
efficient management of the respective working capital.
In this context, and in order to provide empirical evidence on the effects of working
capital management on the profitability of Portuguese SMEs, a study using the
methodology of panel data is conducted, resorting to a sample of 6065 firms for the time
period 2002-2009.
Results obtained by fundamental panel data techniques show that reducing the
number of days accounts payable, number of days accounts receivable and number of days
of inventory are associated with increased corporate profitability. Also to control possible
effects of endogeneity, we resorted to the use of instrumental variables, and the number of
days accounts receivable variable lost its statistical significance, suggesting the possibility
of a conflict of influences between corporate profitability and credit granted to customers.
In order to draw comparisons between the results obtained for the Portuguese
market, and those previously obtained in other international markets, regressions were
carried out using alternative definitions of the independent variables. The results now
obtained are similar to those of the previous studies. Regressions were also performed for
the cash conversion cycle, using an alternative variable for profitability, measured by
operating return on capital invested. This analysis confirmed the robustness of the results
of the present work.
ix
The sample under study consists of companies of various types, and it was
deemed necessary to take the specific characteristics of each sector into account. The
trends obtained are again similar, thus confirming the robustness of the results.
The procedure was conducted in the analysis of two representative sectors of the
economy. It confirmed a statistically significant inverse relation of the profitability with
the number of days accounts payable, number of days accounts receivable, number of days
of inventory and cash conversion cycle.
Keywords: Profitability, Cash conversion cycle, Working capital management, Small to
medium-sized enterprises, Number of days accounts payable, Number of days accounts
receivable, Number of days of inventory.
x
Lista de Figuras
Figura 1: Número total de empresas da UE-27, em 2012, por dimensão e setor de atividade ... 7
Figura 2: Evolução do número de PME, postos de trabalho e valor acrescentado pelas PME
(EU-27) entre 2008 e 2012 (considerando o ano de 2008 como referência, i.e. 100%) .............. 8
Figura 3: Previsões para o emprego, produtividade e valor acrescentado bruto das PME (EU-
27), indexados ao ano de 2008 ..................................................................................................... 9
Figura 4: Representação esquemática do fundo de maneio ...................................................... 14
Figura 5: Representação esquemática do ciclo operacional (ou ciclo de exploração) e ciclo de
conversão de caixa ..................................................................................................................... 17
xi
Lista de Tabelas
Tabela 1: Número de empresas, emprego e valor acrescentado bruto na UE-27, em 2012 ...... 6
Tabela 2: Características do setor empresarial português (2011) ............................................... 9
Tabela 3: Indicadores patrimoniais das empresas não financeiras (2011) ............................... 10
Tabela 4: Número de PME, pessoal ao serviço e volume de negócios, por setor de atividade
económica (2011) ...................................................................................................................... 11
Tabela 5: Indicadores de avaliação da dimensão do fundo de maneio ..................................... 19
Tabela 6: Número de empresas, por setor, da amostra em análise ........................................... 29
Tabela 7: Expressões utilizadas para a determinação da dimensão, crescimento das vendas e
alavancagem das empresas ........................................................................................................ 32
Tabela 8: Descrição da amostra (global) ................................................................................. 36
Tabela 9: Descrição da amostra (setor) .................................................................................... 37
Tabela 10: Matriz de correlação (global) ................................................................................. 39
Tabela 11: Matriz de correlação do setor do comércio por grosso e a retalho; reparação de
veículos automóveis e motociclos (45% da amostra) ................................................................ 40
Tabela 12: Matriz de correlação do setor das indústrias transformadoras (37% da amostra) .. 41
Tabela 13: Valor médio das variáveis, por quartil do ROA (Global) ...................................... 43
Tabela 14: Valor médio das variáveis, por quartil do ROA, para o setor do comércio por
grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos (45% da amostra) ............ 45
Tabela 15: Valor médio das variáveis, por quartil do ROA, para o setor das indústrias
transformadoras (37% da amostra) ............................................................................................ 46
Tabela 16: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do ROA) .... 47
xii
Tabela 17: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do ROA),
com uso de variáveis instrumentais ............................................................................................ 49
Tabela 18: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do ROA)
para as variáveis alternativas ...................................................................................................... 52
Tabela 19: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do ROA),
com uso de variáveis instrumentais para as variáveis alternativas ............................................. 53
Tabela 20: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade, para as variáveis CCC e
CCC2, medidos através do ROA e ROCI .................................................................................. 54
Tabela 21: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade, controlado o efeito
indústria ...................................................................................................................................... 56
Tabela 22: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do ROA)
para o setor do comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e
motociclos (45% da amostra) ..................................................................................................... 57
Tabela 23: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do ROA)
para o setor das indústrias transformadoras (37% da amostra) .................................................. 58
xiii
Lista de Abreviaturas
CCC - Ciclo de Conversão de Caixa
CI - Capitais investidos
CLN - Ciclo Líquido de Negócio
CO - Ciclo Operacional
FM - Fundo de Maneio
GDPGR - Crescimento anual do Produto Interno Bruto
GLS - Método dos mínimos quadrados generalizados
INE - Instituto Nacional de Estatística
INV - Período de Inventário
IVA - Imposto sobre o valor acrescentado
NFM - Necessidades de fundo de maneio
OLS - Método dos mínimos quadrados
PIB - Produto Interno Bruto
PME - Pequenas e Médias Empresas
PMP - Prazo Médio de Pagamento
PMR - Prazo Médio de Recebimento
RO - Resultados operacionais
ROA - Rendibilidade operacional do ativo
ROCI - Rendibilidade operacional dos capitais investidos
SGROW - Crescimento das vendas
SIZE - Dimensão da Empresa
xiv
1 - INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 1
2 - CARACTERIZAÇÃO DAS PME .......................................................................................... 5
3 - REVISÃO DA LITERATURA .............................................................................................. 13
3.1. Gestão do fundo de maneio e rendibilidade .............................................................. 13
3.2. Estudos empíricos da eficiência da gestão do fundo de maneio e rendibilidade ...... 21
4 – MÉTODO DE INVESTIGAÇÃO .......................................................................................... 27
4.1. Dados e variáveis....................................................................................................... 27
4.1.1. Definição da amostra .......................................................................................... 27
4.1.2. Definição das variáveis ....................................................................................... 30
4.2. Modelo de estimação ................................................................................................. 32
4.3. Descrição da amostra ................................................................................................. 35
5 - RESULTADOS .................................................................................................................. 43
5.1. Análise univariada ..................................................................................................... 43
5.2. Análise multivariada .................................................................................................. 46
5.3. Testes de robustez e efeito indústria .......................................................................... 50
6 – CONCLUSÕES ................................................................................................................. 61
7 – LISTA DAS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................ 65
SUMÁRIO
1
É consensualmente aceite a importância do papel desempenhado pelas pequenas e
médias empresas (PME) no desenvolvimento da economia mundial, como fontes de
inovação e emprego, e a sua relação dinâmica de interdependência com as empresas de
grandes dimensões (Audretsch, 2002 e Ellis e Tailor, 2011).
À semelhança das economias europeias, o segmento das PME no mercado
português constitui o principal gerador de emprego e produtividade, assumindo-se como
pilar das estruturas empresariais. Efetivamente, estas empresas são perfeitamente
dominantes na estrutura empresarial nacional. Representam 99,9% das unidades
empresariais do país, criando 77,3% dos empregos e concretizando mais de metade da
totalidade do volume de negócios (53,4%) (dados do INE, 2013). Considerando as
particularidades desse segmento empresarial, a conjuntura atual da economia portuguesa, a
expansão e sofisticação do mercado financeiro e o elevado custo do crédito, reveste-se de
particular relevância uma análise das suas decisões financeiras.
A literatura de finanças empresariais apresenta, tradicionalmente, resultados sobre
decisões a longo prazo, que incluem a estrutura do capital, investimentos, dividendos e
avaliações de empresas (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007). No entanto, a maioria
das empresas investe significativos montantes no seu fundo de maneio (Deloof, 2003)
fazendo com que as decisões relacionadas com a gestão, por terem impacto direto na
liquidez e rendibilidade (Appuhami, 2008), tornem a sua gestão eficiente, numa medida
capaz de evitar que muitas delas, potencialmente rentáveis, se vejam obrigadas a cessar
suas operações, devido à incapacidade para satisfazer as suas dívidas e obrigações de curto
prazo (Richards e Laughlin, 1980).
Na perspetiva de Deloof (2003), as empresas têm um nível ótimo de fundo de
maneio, que maximiza o seu valor. Nesse sentido, deverão proceder a uma avaliação do
trade-off entre a rendibilidade pretendida e o risco, antes de tomar decisões relacionadas
com o montante a investir (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007).
1 - INTRODUÇÃO
1-Introdução
2
Neste contexto, o correto dimensionamento do fundo de maneio é um dos maiores
desafios do gestor financeiro. Um elevado montante de fundo de maneio irá desviar
recursos financeiros que poderiam ser aplicados no ativo não corrente da empresa. Em
contrapartida, um fundo de maneio muito reduzido restringirá a capacidade operacional e
de vendas da empresa.
Estudos empíricos anteriores, que relacionam a gestão do fundo de maneio e
rendibilidade das empresas, evidenciam que políticas que privilegiam investimentos
reduzidos em fundo de maneio, tendem a promover o aumento da rendibilidade dessas
empresas (Jose et al., 1996; Shin e Soenen, 1998; Deloof, 2003; Wang, 2002). Estes
estudos, na sua grande maioria, utilizam como técnica a análise de correlação e regressão,
sendo a operacionalização da gestão do fundo de maneio materializada, na generalidade
dos casos, através do ciclo de conversão de caixa (CCC), que representa a média do
intervalo de tempo que decorre entre o pagamento da matéria-prima e o recebimento pela
venda do produto acabado, e reflete as decisões sobre o montante investido em inventário e
no crédito a clientes, para além do valor do crédito obtido por parte dos fornecedores.
Quanto maior for o valor de CCC, maior será o montante investido em fundo de
maneio. Mas se, por um lado, um maior CCC pode aumentar as vendas e,
consequentemente, aumentar a rendibilidade das empresas tem, por outro, inerente um
maior investimento em fundo de maneio, sinónimo de um maior montante de capital a ele
alocado, para além de poder implicar uma maior necessidade de financiamento. Por isso, as
opções das empresas, relativamente ao montante a investir em fundo de maneio, serão
certamente influenciadas e estarão dependentes de fatores tais como a capacidade de gerar
recursos internos, o nível de endividamento, as oportunidades de crescimento, o setor onde
a empresa opera, ou mesmo a sua dimensão e antiguidade.
A crise económica que Portugal atravessa, a consensual relevância que as PME
detêm no desenvolvimento da sua economia, recentemente ilustrada pelas medidas de
incentivo fiscal ao investimento a elas direcionadas e em fase de implementação, e o
reduzido número de estudos com enfoque na análise da eficiência da gestão do fundo de
maneio na sua rendibilidade, constituem a motivação para o presente estudo e justificam a
relevância do seu contributo.
1-Introdução
3
Com o objetivo de fornecer evidências empíricas sobre os efeitos da gestão do
fundo de maneio na rendibilidade das PME portuguesas usou-se, para realizar um estudo
através da metodologia de dados em painel, uma amostra de 6065 PME, no período
temporal de 2002 a 2009.
Os resultados obtidos apontam no sentido de que políticas de redução dos prazo
médio de pagamento (PMP), prazo médio de recebimento (PMR) e prazo médio de
inventário (INV) se encontram associadas a uma maior rendibilidade das empresas. Para
controlar possíveis efeitos de endogeneidade recorreu-se ao uso de variáveis instrumentais,
tendo a variável PMR perdido a sua significância estatística, indicativo da possibilidade de
existência de um conflito de influências entre a rendibilidade das empresas e o crédito por
elas concedido aos seus clientes.
Pretendendo estabelecer comparações entre estes resultados, obtidos para o
mercado português, com os já efetuados noutros mercados internacionais, foram efetuadas
as mesmas regressões utilizando para isso definições alternativas das variáveis
independentes. Os resultados obtidos encontram-se alinhados com os de estudos efetuados
noutros mercados (e.g. Deloof, 2003; García-Teruel e Martínez-Solano, 2007 e Falope e
Ajilore, 2009).
Foram também efetuadas regressões para o ciclo de conversão de caixa (CCC),
com recurso à definição da variável alternativa para a rendibilidade, medida através da
rendibilidade operacional dos capitais investidos (ROCI). Esta análise confirmou a
robustez dos resultados obtidos.
Uma vez que a amostra em estudo era constituída por empresas de tipo muito
diverso, foi acautelado o efeito indústria e ainda assim obtidos resultados similares,
tornando-os robustos.
Procedeu-se ainda ao mesmo tipo de análise, para os dois setores mais
representativos da amostra. Neste caso é também confirmada e estatisticamente
significativa, a relação inversa da rendibilidade com as variáveis PMP, PMR, INV e CCC.
O presente estudo encontra-se dividido em seis capítulos. Os três primeiros
procuram efetuar um enquadramento do propósito do estudo, principais conceitos
1-Introdução
4
utilizados e revisão literária de estudos já efetuados. Os quarto, quinto e sexto capítulos
desenvolvem o estudo empírico, evidenciando os dados e a metodologia utilizada, a análise
dos resultados e as respetivas conclusões.
No Capítulo 1, Introdução, descreve-se o enquadramento do tema, a justificação
do interesse do estudo, a metodologia adotada e os contributos do estudo empírico. Já no
Capítulo 2, Caracterização das PME, esboça-se um perfil das PME existentes a nível
europeu (estatísticas relativas ao ano de 2012) e português (com base em dados de 2011),
de acordo com o setor de atividade económica, número de postos de trabalho e
produtividade. No Capítulo 3, Revisão da literatura descreve-se, de forma sucinta, o
fundo de maneio, gestão do fundo de maneio e rendibilidade. É ainda parte integrante um
resumo da literatura relevante relativa às diversas abordagens para a determinação das
relações estabelecidas entre a rendibilidade das empresas e a gestão do seu fundo de
maneio. No Capítulo 4, Método de Investigação, são descritas a informação utilizada e
que serviu de base à realização do estudo, as variáveis dependentes, independentes
explicativas e de controlo que compõem os modelos, o modelo de estimação utilizado e
formalizadas, de forma estatística, as hipóteses de trabalho. No Capítulo 5, Resultados,
apresentam-se os resultados obtidos e, finalmente, no Capítulo 6, Conclusões, são
elencadas as conclusões retiradas do estudo e sugeridas propostas para estudos futuros.
5
A definição de PME, nomeadamente quando tem um caráter oficial, passa pelo
estabelecimento de escalões relativos a determinados indicadores tais como o volume de
negócios ou o número de trabalhadores.
Nos EUA, a SBA Size Standards Methodology (2009)1 define uma PME, em
termos gerais, como uma organização que não domina o setor de atividade onde atua e é
propriedade de um restrito número de sócios ou acionistas. Posteriormente, estabelece
outros critérios, mais específicos de cada setor.
A UE, bem como Portugal, definem PME, por aplicação da Recomendação da
Comissão Europeia (2003, pp. L 124/39)2:
“1. A categoria das micro, pequenas e médias empresas (PME) é constituída por
empresas que empregam menos de 250 pessoas e cujo volume de negócios anual não
excede 50 milhões de euros ou cujo balanço total anual não excede 43 milhões de
euros.
2. Na categoria das PME, uma pequena empresa é definida como uma empresa que
emprega menos de 50 pessoas e cujo volume de negócios anual ou balanço total anual
não excede 10 milhões de euros.
3. Na categoria das PME, uma microempresa é definida como uma empresa que
emprega menos de 10 pessoas e cujo volume de negócios anual ou balanço total anual
não excede 2 milhões de euros.”
Desde 2008 que a União Europeia tem enfrentado condições económicas
desafiadoras, com o aumento da dívida soberana na zona do euro, a recessão em que
mergulharam vários dos países e o baixo crescimento atingido por nações com melhor
desempenho. Ao longo da crise, no entanto, as PME têm mantido a sua posição como pilar
fundamental da economia europeia, com cerca de 20 milhões de empresas, que
representam mais de 99,8 por cento do número total, das quais a maior parte (92,1 %)
possuem menos de 10 funcionários. Em 2012, as PME representaram 66,5% do emprego
total europeu. Constituindo mais de 86,8 milhões de postos de trabalho, as PME continuam
1 Disponível no Portal Size Standards Division Office of Government Contracting & Business Development:
http://www.sba.gov/sites/default/files/size_standards_methodology.pdf [18 de agosto de 2014]
2 Recomendação 2003/361/CE (2003), Jornal Oficial da União Europeia
2 - CARACTERIZAÇÃO DAS PME
2-Caracterização das PME
6
a ser a espinha dorsal da economia da UE, tendo sido responsáveis, no ano de 2012, por
57,6% do valor bruto gerado na Europa, pela economia privada não financeira (Tabela 1)3.
Micro Pequenas Médias PME Grandes Total
Número de Empresas
Número 18 783 480 1 349 730 222 628 20 355 839 43 454 20 399 291
% 92,1% 6,6% 1,1% 99,8% 0,2% 100%
Emprego
Número 37 494 458 26 704 352 22 615 906 86 814 717 43 787 013 130 601 730
% 28,7% 20,5% 17,3% 66,5% 33,5% 100%
Valor acrescentado bruto
Milhões de € 1 242 724 1 076 388 1 076 270 3 395 383 2 495 926 5 891 309
% 21,1% 18,3% 18,3% 57,6% 42,2% 100%
(Fonte: Gagliardi et al., 2013)
Em 2012, o setor do “Comércio por grosso e a retalho, Reparação de veículos
automóveis e motociclos” era composto por 5 780 000 PME, 93% das quais tinham menos
de 10 trabalhadores. O setor das “Atividades de consultoria, científicas, técnicas e
similares” era constituído por cerca de 3,34 milhões de empresas, das quais apenas cerca
de 2 400 empregavam mais de 250 trabalhadores. As restantes PME a atuar na área dos
serviços encontram-se distribuídas pelos setores “Alojamento, Restauração e similares”
(1,7 milhões), “Atividades administrativas e dos serviços de apoio” (1,17 milhões),
“Atividades imobiliárias” (1,17 milhões), “Atividades de informação e de comunicação”
3 Refira-se que não existem grandes alterações destes dados, face ao relatório de anos anteriores.
Tabela 1: Número de empresas, emprego e valor acrescentado bruto na UE-27, em 2012
2-Caracterização das PME
7
(0,8 milhões) e “Transportes e armazenagem” (1 milhão). O gráfico da Figura 1 ilustra o
número total de empresas da UE-27, por dimensão e setor de atividade.
Notas: Na ordenada esquerda encontra-se representada a percentagem das empresas, por dimensão; na
ordenada direita encontra-se representado o número total das empresas, em milhões, através do losango a
amarelo. As letras no eixo das abcissas representam os vários setores da economia, dispostos por ordem
crescente, de acordo com o número de empregados.
Códigos dos setores: B, “Indústrias extrativas”, C, “Indústrias transformadoras”, D,” Eletricidade, Gás,
Vapor, Água quente e fria e ar frio”, E, “Captação, tratamento e distribuição de água; Saneamento, Gestão
de resíduos e despoluição”, F, “Construção”, G, “Comércio por grosso e a retalho; Reparação de veículos
automóveis e motociclos”, H, “Transportes e armazenagem”, I, “Alojamento, Restauração e similares”, J,
“Atividades de informação e de comunicação”, L, “Atividades imobiliárias”, M, “Atividades de
consultoria, científicas, técnicas e similares” e N, “Atividades administrativas e dos serviços de apoio”
(Fonte: Gagliardi et al., 2013)
O gráfico da Figura 2 representa a evolução do número de PME (EU-27), postos
de trabalho e valor acrescentado bruto pelas PME, no período compreendido entre 2008 e
2012 (considerando o ano de 2008 como referência, i.e. 100%).
Figura 1: Número total de empresas da UE-27, em 2012, por dimensão e setor de atividade
2-Caracterização das PME
8
Notas: A linha a castanho representa o número de PME; A linha a verde representa o emprego nas PME e a
linha a linha a azul representa o valor acrescentado bruto pelas PME
(Fonte: Gagliardi et al., 2013)
As projeções para o futuro das PME na UE, na perspetiva do Annual Report on
European SMEs 2012/2013 (Gagliardi et al., 2013) são algo otimistas. De acordo com este
Relatório, o número de PME, que em 2012 ainda se encontrava 3,1% abaixo do nível
máximo atingido em 2010, irá crescer e em 2014 o seu número será de apenas 1,1 %
abaixo deste nível. Embora o crescimento previsto seja bastante uniforme, é esperado que
o número de microempresas aumente um pouco mais que as PME.
Relativamente ao número de postos de trabalho a disponibilizar pelas PME, a
previsão aponta para um crescimento, a partir do valor mais baixo verificado em 2012,
esperando-se a recuperação, em 2014, do nível de emprego detido pelas PME em 2008
(Figura 3).
Figura 2: Evolução do número de PME, postos de trabalho e valor acrescentado pelas PME
(EU-27) entre 2008 e 2012 (considerando o ano de 2008 como referência, i.e. 100%)
2-Caracterização das PME
9
(Fonte: Gagliardi et al., 2013)
De acordo com o mesmo Relatório, o valor acrescentado bruto produzido pelas
PME, após o revés de 2012, irá crescer em 2013, mas ainda não é em 2014 que este nível
iguala o valor atingido pelas PME em 2008 (Figura 3).
Segundo dados do INE (2013), as PME portuguesas representam 99,9% das
unidades empresariais do país, criando 77,3% dos empregos e concretizando mais de
metade do volume de negócios (53,4%), Tabela 2.
(Fonte: INE, 2013 Empresas em Portugal 2011. Lisboa: INE)
Notas: A linha a castanho representa o emprego nas PME; A linha a verde representa a produtividade das PME e a
linha a linha a azul representa o valor acrescentado bruto pelas PME
Figura 3: Previsões para o emprego, produtividade e valor acrescentado bruto das PME
(EU-27), indexados ao ano de 2008
Tabela 2: Características do setor empresarial português (2011)
Tipo de empresa N.º de empresas Pessoal ao serviço Volume de
negócios
Total 1 136 697 3 850 591 389 814 078
Por atividade Não Financeiras 1 112 000 3 735 340 347 280 462
Financeiras 24 697 115 251 42 533 616
Por forma
jurídica
Individuais 769 156 890 064 17 476 942
Sociedades 367 541 2 960 527 372 337 136
Por dimensão
PME 1 135 537 2 978 383 208 201 757
Grandes 1 160 872 208 181 612 321
2-Caracterização das PME
10
Isto significa que têm sede em Portugal mais de 1,1 milhões de PME, as quais
geram mais de 2,9 milhões de postos de trabalho e acima de 208 milhões de euros de
faturação. De facto, as PME representam uma enorme parcela da economia portuguesa,
não só por serem o motor do crescimento económico português mas também por gerarem
grande parte do emprego em Portugal. Este tipo de empresas, dadas as suas características,
está particularmente dependente do crédito bancário, tendo o seu passivo, em 2011, para as
empresas não financeiras, representado 71,3% do total do ativo (Tabela 3).
(Fonte: INE, 2013 Empresas em Portugal 2011. Lisboa: INE)
As PME portuguesas estão representadas em todos os setores empresariais sendo o
setor do “Comércio por grosso e a retalho, reparação de veículos automóveis e motociclos”
o que contempla o maior número, com 247 782 empresas registadas (21,8%), fornecendo a
maior fatia de postos de trabalho, 659 413 (22,1%) e apresentando um volume de negócios
que corresponde a 40,6% do volume total de negócios. O setor com menor
representatividade é o da “Eletricidade, Gás, Vapor, Água quente e fria e ar frio”, com 778
empresas (0,07%), proporcionando 2 340 postos de trabalho (0,08%) e gerando um volume
de negócios que representa 1,1% do total (Tabela 4).
Tabela 3: Indicadores patrimoniais das empresas não financeiras (2011)
Indicadores
Empresas não financeiras
Total
Por forma jurídica Por dimensão
Empresas
individuais Sociedades PME Grandes
Ativo (103 Euros) 533 754 594 10 896 204 522 858 390 335 484 398 198 270 196
Passivo (103 Euros) 379 900 904 3 836 374 376 064 530 239 372 771 140 528 133
Capital próprio (103 Euros) 153 853 690 7 059 829 146 793 861 96 111 627 57 742 063
Resultado líquido do período (103 Euros) 5 387 385 4 792 257 595 128 1 437 626 3 949 759
Investimento total (103 Euros) 20 926 775 476 048 20 450 728 13 162 580 7 764 195
Formação bruta de capital fixo (103 Euros) 16 132 294 374 840 15 757 454 9 640 448 6 491 846
Taxa de investimento (%) 19,55 5,48 20,83 19,02 20,40
2-Caracterização das PME
11
Setor N.º de
empresas
Pessoal ao
serviço
Vol. de
negócios
Total 1 135 537 2 978 383 208 201 757
Agricultura, Produção animal, Caça, Floresta e Pesca 56 461 106 419 4 879 142
Indústrias extrativas 1 272 Não disponível Não disponível
Indústrias transformadoras 71 978 542 331 39 494 110
Eletricidade, Gás, Vapor, Água quente e fria e ar frio 778 2 340 2 230 703
Captação, tratamento e distribuição de água; Saneamento,
Gestão de resíduos e despoluição 1 124 18 673 2 332 485
Construção 99 092 354 027 19 301 387
Comércio por grosso e a retalho; Reparação de veículos
automóveis e motociclos 247 782 659 413 84 450 889
Transportes e armazenagem 23 719 100 007 9 221 538
Alojamento, Restauração e similares 85 137 252 741 8 213 885
Atividades de informação e de comunicação 14 470 52 295 4 079 128
Atividades financeiras e de seguros 24 632 46 653 4 091 155
Atividades imobiliárias 28 534 48 097 4 234 928
Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares 114 092 206 759 9 437 347
Atividades administrativas e dos serviços de apoio 137 184 217 285 6 684 722
Educação 60 813 95 089 1 380 877
Atividades de saúde humana e apoio social 82 230 136 161 4 698 063
Atividades artísticas, de espetáculos, desportivas e recreativas 29 372 41 101 1 192 751
Outras atividades de serviços 56 867 Não disponível Não disponível
(Fonte: INE, 2013 Empresas em Portugal 2011. Lisboa: INE)
Na atual conjuntura de crise económica, as fontes de financiamento externo
tornam-se ainda mais exigentes, pelo que é necessário ter um bom desempenho para
conseguir obter financiamento. Esta mesma crise económica e financeira faz com que seja
Tabela 4: Número de PME, pessoal ao serviço e volume de negócios, por setor de
atividade económica (2011)
2-Caracterização das PME
12
cada vez mais difícil para as empresas em geral e sobretudo para as PME, receber as
vendas e, consequentemente, liquidar as suas obrigações. Este cenário provoca uma
diminuição da sua liquidez, implicando um consequente aumento das necessidades de
fundo de maneio (NFM).
13
3 - REVISÃO DA LITERATURA
3.1. Gestão do fundo de maneio e rendibilidade
O balanço é um instrumento contabilístico que pode revelar muito acerca da posição
financeira de uma empresa e da competência da sua gestão.
Na óptica patrimonial, o balanço reflete o conjunto dos ativos (que abarcam a
propriedade, os direitos e os créditos), dos passivos (que constituem das dívidas,
obrigações e deveres) e do património líquido (propriedade dos sócios e/ou acionistas),
denominado por capital próprio,4 que corresponde à diferença entre o ativo e o passivo
(1)
Na perspetiva financeira do balanço, o capital próprio e o passivo constituem a
origem dos fundos, que se encontram aplicados no ativo.
Uma vez que, na visão contabilística, as aplicações de fundos se apresentam
subdivididas em ativos não correntes (ANC), que se transformam em liquidez num período
superior a 12 meses, e ativos correntes (AC), que se transformam em liquidez num período
máximo de 12 meses, e as origens de fundos repartidas pelo capital próprio (CP), não
exigível, passivo não corrente (PNC), correspondente às dívidas a pagar num prazo
superior a 12 meses, e passivo corrente (PC), respeitante às dívidas a pagar num prazo até
12 meses, dita a equação fundamental da contabilidade que
(2)
O fundo de maneio corresponde ao excedente do ativo corrente que cobre o passivo
corrente (Figura 4)
(3)
4 POC e SNC
3-Revisão da literatura
14
Ou, numa outra perspetiva, é o excesso de capitais de longo prazo (CLP),
constituídos pelo capital próprio e passivo não corrente, relativamente às aplicações de
longo prazo, ou seja, ao ativo não corrente
(4)
Quando positivo, o fundo de maneio representa a parte do financiamento estável
que se encontra disponível para financiar o ciclo de exploração, apresentando um valor
negativo quando parte dos financiamentos de curto prazo estão a ser utilizados para
financiar o ativo não corrente.
Na perspetiva da análise do equilíbrio financeiro a curto prazo (Bertonéche e
Viallet, apud Neves, 2012) é usual selecionar, no fundo de maneio, as componentes
exclusivamente relacionadas com o ciclo de exploração ou seja, as necessidades cíclicas
(Nc), constituídas pelo inventário de existências, crédito concedido aos clientes,
adiantamentos a fornecedores e outros devedores de exploração, e os recursos cíclicos (Rc),
dos quais fazem parte o crédito concedido pelos fornecedores, o adiantamento de clientes e
outros credores de exploração.
Figura 4: Representação esquemática do fundo de maneio
3-Revisão da literatura
15
Uma empresa, no arranque da sua atividade e para dar início ao primeiro ciclo de
exploração, tem de assegurar um determinado montante de verba que contemple as
despesas operacionais prévias ao recebimento por parte dos clientes, nomeadamente para a
compra das matérias-primas, pagamento ao pessoal e fornecimento de serviços externos.
Para além disso, o ciclo de exploração seguinte tem início antes de ter obtido o
recebimento da parte dos clientes do ciclo anterior originando, por esta sobreposição dos
ciclos, uma necessidade estável e permanente de fundo de maneio, para o financiamento do
ciclo de exploração.
Estas necessidades de fundo de maneio (NFM) variam com o setor de atividade e,
mesmo dentro do mesmo setor, há variações de empresa para empresa. Por exemplo, nos
setores económicos com ciclos de exploração muito longos, como é o caso da construção,
as NFM são muito elevadas, comparativamente com as de setores económicos com tempos
de armazenamento e ciclos económicos mais curtos. Mesmo dentro do mesmo setor as
NFM podem sofrer variações consideráveis, dependentes da sua forma de organização,
tecnologia utilizada e política de concessão de créditos.
Quando a atividade é afetada de sazonalidade, esta abordagem funcional ao
equilíbrio financeiro pode, com benefício, ser complementada com a distinção entre NFM
permanentes (NFMP)5 e temporárias (NFMT)
6
As NFM são então o saldo das contas que dizem respeito às compras, produção e
distribuição ou seja, as relativas ao ciclo de exploração. Mais concretamente, as NFM
resultam da diferença entre as necessidades cíclicas (Nc) e os recursos cíclicos (Rc)
podendo portanto definir-se
(5)
Quando têm valor positivo, as NFM representam necessidades de financiamento do
ciclo de exploração. Um valor negativo para as NFM significa excedentes financeiros do
ciclo de exploração.
5 Diferença entre as necessidades ciclicas mínimas para um limite mínimo de atividade (necessidades cíclicas
permanentes) e os recursos cíclicos expontâneos (passivo cíclico permanente) (Neves, 2012). 6 Associadas às oscilações e variações daquele ciclo (sazonal) de exploração (Neves, 2012).
3-Revisão da literatura
16
Retomando a definição dada pela expressão (3) para FM, adaptando-a para a
análise funcional do equilíbrio financeiro7 e considerando que as tesourarias ativas (TA)
são os ativos de curto prazo que não se consideram cíclicos e as tesourarias passivas (TP)
são os passivos de curto prazo que não se consideram cíclicos, ou seja, ambos
independentes do ciclo de exploração, tem-se
(6)
(sendo RP os recursos próprios, RAE os recursos alheios estáveis e AFL os ativos não
correntes líquidos)
reorganizando a expressão (6)
( ) ( ) ( )
e considerando
( ) ( ) (7)
tem-se
(8)
(sendo TL a tesouraria líquida)
Enquanto o FMF está relacionado com as questões de política financeira da
empresa, as NFM estão apenas relacionadas com as questões de funcionamento e
intimamente ligadas à duração do ciclo de exploração (Figura 5).
7 Neves, 2012: 146-170
3-Revisão da literatura
17
(Adaptado de Samiloglu e Demirgunes, 2008)
As NFM da empresa são, portanto, os montantes de fundos que a empresa necessita
aplicar para poder financiar a sua atividade e fazer face ao desfasamento temporal existente
entre a aquisição das matérias-primas e o recebimento pelo resultado da produção.
Muitos fatores, tanto internos como externos, podem influenciar as decisões dos
gestores das empresas em relação ao nível considerado ótimo de ativos e passivos
correntes. De uma forma geral, a gestão do fundo de maneio é conduzida por uma de duas
abordagens: i) praticando uma política agressiva, com elevados níveis de ativos não
correntes e pouco investimento em ativo corrente, nomeadamente com reduzidos saldos de
caixa, baixo nível de inventários e a concessão muito limitada no crédito aos clientes,
capaz de gerar mais lucros apresentando, no entanto, um elevado risco no que concerne à
possibilidade da insuficiência de fundos para as operações diárias e para o pagamento de
dívidas de curto prazo (Van-Horne e Wachowicz, 2008) ou, ii) recorrendo a uma política
mais flexível e conservadora, com menos investimento em ativos não correntes e mais no
ativo corrente, nomeadamente com maiores saldos de caixa, níveis de inventário e crédito a
clientes que pode criar valor para a empresa (Nazir e Afza, 2009).
Há que ponderar os efeitos que o nível de risco a assumir pode ter na
rendibilidade das empresas. Decisões suportadas numa política mais conservadora de
gestão, baseada no aumento do montante das contas a receber, ao conceder mais crédito ao
consumidor final, são favorecedoras do incremento das vendas (Petersen e Rajan, 1997). A
Figura 5: Representação esquemática do ciclo operacional (ou ciclo de exploração) e
ciclo de conversão de caixa
3-Revisão da literatura
18
opção pela manutenção de um grande inventário, ao reduzir o risco de perda de clientes
pela falta de produtos, pode também ser potenciadora do aumento da quota de mercado.
Contudo, estas decisões também implicam um aumento do montante alocado ao fundo de
maneio, o que poderá inviabilizar as empresas de concretizar potenciais investimentos
noutros projetos com maior rendibilidade, por falta de recursos financeiros que poderiam
estar disponíveis, no caso da opção por uma gestão mais agressiva. Reforçando esta ideia,
firma-se mesmo (Atrill 2009, pp. 285) que, no caso particular das PME, os proprietários ou
gestores apresentam, na sua generalidade, “falta de competências de gestão financeira”,
uma vez que nem sempre têm a noção dos custos envolvidos na existência de um grande
inventário e dos que podem advir de um baixo inventário, realçando a importância de se
proceder a previsões confiáveis e fundamentadas das vendas.
Da mesma forma, ao alongar o prazo de pagamento aos fornecedores, as
empresas, para além de terem oportunidade de avaliar da qualidade das mercadorias antes
de proceder ao seu pagamento, encontram nesta medida uma fonte flexível e sem custos,8
de financiamento externo, quando se confrontam com dificuldades na obtenção de
financiamento de médio e longo prazo, junto das instituições financeiras (Petersen e Rajan,
1997), como é frequentemente o caso das PME. No entanto, esta decisão pode ter o seu
reverso na medida em que pode originar a perda de descontos por pronto pagamento, que
poderiam ser aproveitados no caso da empresa ter optado por uma gestão mais agressiva, e
assim contribuir para uma diminuição da sua rendibilidade.
A grande maioria das PME não possuem ativos de longo prazo (García-Teruel e
Martínez-Solano, 2007), tais como edifícios ou veículos próprios e, consequentemente, a
percentagem dos ativos correntes relativamente aos ativos totais da empresa é bastante
elevada ou seja, grande parte dos seus ativos consistem no inventário, contas a receber e
saldos de caixa. Nesse sentido, uma boa gestão do seu FM é crucial pois afeta diretamente
o crescimento da empresa a longo prazo e a sua sobrevivência, uma vez que são
necessários elevados valores de FM para fazer face à produção e ao crescimento das
vendas. Também, na perspetiva de Atrill (2009), não dispõem de recursos para
implementar uma gestão eficaz das cobranças operando, muitas das vezes, sem um
8 Em Portugal, segundo dados dos Estudos da Central de Balanços do Banco de Portugal (novembro de
2013), no ano de 2012 o financiamento por dívidas comerciais representava 16% do total do passivo.
3-Revisão da literatura
19
departamento de controlo de crédito e por isso carecem de procedimentos adequados de
cobrança, tais como faturação imediata e envio de notificações periódicas de dívida. Isso
conduz a um aumento do risco com atrasos de pagamento, risco este que tende a aumentar,
quando a preocupação da empresa está concentrada exclusivamente no crescimento: com o
objetivo de aumentar as vendas, os gestores podem cair na tentação de estender o crédito a
clientes que não tenham condições de pagar.
Outro problema das PME, afirma Atrill (2009), prende-se com a falta de poder de
mercado. Assim, este tipo de empresas encontra-se muitas vezes em posição de fragilidade
ao negociar, face à concorrência das empresas de maiores dimensões. Além disso, quando
um grande cliente excede os termos de créditos, as PME podem sentir algum
constrangimento na hora de o pressionar a pagar, na medida em que podem pôr em risco
futuras hipóteses de negócio.
Nos estudos estatísticos que recorrem a bases de dados financeiros para a
avaliação da gestão do FM (ou, mais propriamente, das NFM) são quase sempre utilizados
os dados relativos aos período de inventário (INV), prazo médio de recebimento (PMR),
prazo médio de pagamento (PMP) e ciclo de conversão de caixa (CCC).
As expressões mais comumente usadas em portugal (Neves, 2012) para esta
avaliação encontram-se esquematizadas na Tabela 5.
Indicador Sigla Expressão de cálculo Unidade de
medida
prazo médio de
inventário INV
( 9) (9) n.º de dias
prazo médio de
recebimento PMR
( )( ) (10) n.º de dias
prazo médio de
pagamento
PMP
( 10)( ) (11) n.º de dias
9 Custo das mercadorias vendidas e das matérias consumidas
10 Fornecimentos e serviços externos
Tabela 5: Indicadores de avaliação da dimensão do fundo de maneio
3-Revisão da literatura
20
O Prazo médio de inventário (INV) representa o intervalo de tempo que decorre
desde a entrada da matéria-prima até à venda do produto acabado. O Prazo médio de
recebimento (PMR) contabiliza o intervalo de tempo médio para conversão das vendas em
dinheiro e o Prazo médio de pagamento (PMP) diz respeito ao tempo que, em média, a
empresa tem para pagar aos seus fornecedores. O Ciclo de conversão de caixa (CCC)
consiste no intervalo de tempo que decorre entre o pagamento da matéria-prima e o
recebimento pela venda do produto acabado (Figura 5).
O conceito de CCC foi inicialmente introduzido e desenvolvido por Gitman
(1974). Intimamente relacionado com o ciclo operacional (CO) o CCC, de uma forma
simplificada, define-se como sendo a parte do CO financiada pela própria empresa
(McLaney, 2006), podendo ser calculado através da soma do INV com o PMR, subtraída
do PMP
(12)
Uma alternativa muito semelhante a esta foi proposta por Shin e Soenen (1998), o
“Net Trade Cycle” - Ciclo Líquido de Negócio (CLN)11
, que considera os mesmos
componentes (INV, PMR e PMP) expressando-os em percentagem das vendas
(13)
De acordo com Nobanee (2009) esta abordagem torna os cálculos mais simples,
comparativamente aos utilizados para a determinação do CCC, com a vantagem de poder
ser utilizada para estimar as necessidades de financiamento do FM, em função do valor
esperado para o crescimento das vendas. Karadagli (2012), num estudo que realizou
relativamente à eficácia da gestão do FM, calculou tanto o CCC como o CLN, com o
objetivo de avaliar se o CLN poderia substituir eficazmente o CCC, tendo concluído que
poderá ser usado, “confidencialmente”, pelos gestores das empresas.
11
Também Neves (2012) apresenta rácios que permitem avaliar a duração do ciclo financeiro de exploração
em dias de volume de negócios (Capítulo 13)
3-Revisão da literatura
21
3.2. Estudos empíricos da eficiência da gestão do fundo de maneio e rendibilidade
Têm sido diversos os estudos publicados, com o objetivo de estabelecer relações
entre a rendibilidade das empresas e a gestão do seu FM.
Diversos autores estudaram a relação entre as variáveis rendibilidade e o CCC,
tendo apurado uma relação inversa ou seja, quanto maior o CCC de uma dada empresa,
menor a sua rendibilidade. Estes estudos incidiram sobre universos variados, que incluíram
2718 empresas americanas, cobrindo o período de 1974 a 1993 (Jose et al., 1996); 1 009
empresas belgas, no período de 1991 a 1996 (Deloof, 2003); 131 empresas listadas na
Athens Stock Exchange, durante o período temporal de 2001-2004 (Lazaridis e Tryfonidis,
2006); 94 empresas paquistanesas, entre 1999 e 2004 (Raheman e Nasr, 2007); 8872
empresas espanholas, entre 1996 e 2002 (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007); 50
empresas nigerianas, no intervalo temporal de 1996 a 2005 (Falope e Ajilore, 2009); 169
empresas turcas (das quais 72 PME), no período entre 2002 e 2010 (Karadagli, 2012),
entre outros.
De acordo com Karadagli (2012), que usou como indicador de rendibilidade os
resultados operacionais (OIBDA), pode surgir o risco de se poderem chegar a conclusões
enganosas, caso não tenham sido devidamente ponderadas eventuais diferenças que
possam existir entre as empresas. Este autor verificou que no caso particular das PME da
sua amostra a relação se invertia e a rendibilidade aumenta com o aumento do CCC. Num
estudo efetuado sobre 88 empresas americanas, no período compreendido entre 2005 e
2007 (Amarjit et al., 2010), que utilizou como indicador de rendibilidade o resultado
operacional bruto (EBITDA), também é relatada esta relação direta.
Num estudo mais recente a 1008 empresas espanholas (2002-2007), (Baños-
Caballero et al., 2012a), foi verificada a existência de uma relação não linear entre a gestão
do FM e a rendibilidade das PME. Os resultados obtidos vão ao encontro de uma relação
não monótona (côncava) entre estas duas variáveis, indicativo de que as PME têm um
valor ótimo para o FM, o qual maximiza a rendibilidade. Esta diminui à medida que existe
um afastamento, positivo ou negativo, desse valor.
3-Revisão da literatura
22
No que diz respeito aos componentes do CCC, outros estudos (Deloof, 2003 e
Falope e Ajilore, 2009) relatam a existência de uma relação negativa entre a rendibilidade
e o prazo médio de recebimento (PMR), prazo médio de inventários (INV) e prazo médio
de pagamento (PMP). Nesse sentido, defendem a possibilidade que os gestores têm, em
criar valor para os acionistas, com a redução do PMR e INV para um nível mínimo. Esta
relação é parcialmente confirmada num estudo para o intervalo temporal entre 2001 e 2005
a 7 empresas paquistanesas do setor de petróleo e gás (Amir e Sana, 2005). Uma outra
análise (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007) diverge, no entanto, relativamente à
variável PMP: a relação perde significado quando se controla a possibilidade de problemas
de endogeneidade.
Estudos empíricos diversos (e.g. Kieschnick et al., 2006; Chiou e Cheng, 2006;
Palombini e Nakamura, 2012) relatam evidências de uma relação positiva entre o CCC e a
dimensão e antiguidade das empresas, confirmando ideias anteriores (Fazzari e Petersen,
1993) de que as empresas de menores dimensões apresentam genericamente uma maior
tendência para o recurso ao financiamento através dos seus fornecedores (Petersen e Rajan,
1997), o que origina uma redução do seu CCC. Esta relação foi atribuída (Baños-Caballero
et al., 2010) ao custo do financiamento para investir no ativo corrente que, na linha do
Tradeoff12
, diminui com o aumento do tamanho da empresa uma vez que as de menores
dimensões estão sujeitas a maiores assimetrias de informação (Jordan et al., 1998), maior
opacidade informativa (Berger e Udell, 1998) e maior probabilidade de falência, tendo
tendência a estipular um período ótimo de CCC, para o qual pretendem e tendem a
convergir. Este ajustamento ao valor estipulado ocorre de um modo relativamente rápido,
uma vez que os custos envolvidos, quando existe distanciamento ao período alvo, são
bastante elevados. (Baños-Caballero et al., 2010).
Também foi considerado (Silva e Carreira, 2010) ser razoável a previsão de que as
pequenas empresas tenham o crédito mais racionado, enfrentando dificuldades financeiras
mais graves, uma vez que não têm o alcance ou a visibilidade detidos pelas empresas
maiores. No mesmo estudo, a dimensão das empresas foi medida com recurso ao número
de empregados (criando uma variável DIM que podia assumir quatro níveis: 20-50, 50-
12
Teoria da estrutura de capital que considera que a empresa possui uma meta de endividamento,
estabelecida pelo resultado do confronto entre o custo e o benefício da dívida e onde o custo de falência se
contrapõe ao benefício fiscal (Myers e Majluf, 1984).
3-Revisão da literatura
23
100, 100-250 e> 250) em vez das vendas ou ativos, por ter sido considerado ser uma
variável mais exógena. O estudo revelou que as empresas portuguesas apresentam, na sua
generalidade, restrições financeiras, sendo mais severas para determinados grupos de
empresas, em especial as de menor dimensão e que não pagam dividendos.
Numa visão completamente oposta (Abbadi e Abbadi, 2013) numa análise a
(apenas) 11 unidades industriais da Palestina, para um intervalo de tempo de 8 anos (2004-
2011), foi relatada uma relação negativa do FM com a dimensão das empresas. Defende-se
que as empresas de maiores dimensões têm maior poder de negociação junto dos seus
fornecedores usufruindo assim, por parte destes, de melhores condições de crédito do que
as pequenas empresas.
Mas, para além da dimensão, outros fatores poderão determinar as opções das
empresas relativamente ao montante a investir em fundo de maneio. Refere-se (Fazzari e
Petersen, 1993), por exemplo, que empresas com maior capacidade em gerar recursos
internos apresentam um montante mais elevado de investimento em ativos correntes, pelo
facto do custo envolvido ser menor. As evidências empíricas de diversos autores (e.g.
Chiou e Cheng, 2006; Nazir e Afza, 2009; Palombini e Nakamura, 2012 ou Abbadi e
Abbadi, 2013), confirmam esta visão e relatam uma redução nas medidas de gestão de
fundo de maneio quando as empresas aumentam sua alavancagem. Estes resultados
corroboram a teoria do Pecking Order13
e sugerem que as empresas, ao aumentar a sua
alavancagem financeira, tendem a assumir uma política mais restritiva da gestão do fundo
de maneio, reduzindo o investimento no crédito a clientes e inventário, evitando assim a
emissão de novos títulos e ações.
Também para dar resposta a uma maior procura, aproveitando oportunidades de
crescimento, o gestor pode tomar decisões com impacto no fundo de maneio,
13 Modelo de estrutura de capital, que procura explicar como as empresas priorizam as suas fontes
de financiamento. De acordo com o modelo, as empresas tendem a consumir a folga financeira, para
aumentar o capital próprio, antes de recorrer a empréstimos do exterior ou emissão de novas ações. A
justificação para este procedimento assenta no conceito de que os gestores detêm mais conhecimento acerca
do valor da empresa do que os seus potenciais investidores. Esta assimetria de informação influencia a
escolha entre o financiamento interno e externo. Baseadas neste conceito, as empresas tendem contar com os
recursos internos para se financiarem, preferindo a emissão de dívida em capital apenas quando o
financiamento externo é estritamente necessário (Myers e Majluf, 1984).
3-Revisão da literatura
24
nomeadamente através do aumento do inventário e do crédito que disponibiliza aos seus
clientes. A relação positiva entre o valor do stock e as vendas esperadas pelas empresas
está relatada (Blazenko e Vandezande, 2003) e foram encontradas evidências de uma
relação positiva do CCC das empresas com a perspetiva futura de crescimento das vendas
(Kieschnick et al., 2006) podendo-se inferir que estas têm tendência a aumentar o seu
stock, em antecipação ao crescimento futuro das vendas. Mas também existem
justificações para estudos que apontam no sentido contrário (Cuñat, 2007 e Amir e Sana,
2005), relatando evidências de uma relação inversa entre o CCC e o crescimento das
vendas. As justificações para esta relação suportam-se na possibilidade destas empresas: i)
recorrerem mais ao financiamento disponibilizado pelos fornecedores, por terem mais
dificuldades na obtenção de outras formas de financiamento, ii) em períodos de baixa
procura, o baixo nível de stock, poder ser capaz de compensar extensão do crédito aos seus
clientes, necessária ao fomento do crescimento das suas vendas, ou até iii) nas
características particulares de um setor (petróleo e gás), num país (paquistão), que
experimenta uma procura superior à oferta e onde um aumento das vendas pressupõe
elevados montantes de investimento inicial.
Porque o setor onde a empresa se encontra a operar pode ser um fator
determinante no dimensionamento do montante investido em fundo de maneio, diversos
têm sido os estudos que se debruçaram sobre a análise das particularidades da gestão do
fundo de maneio das empresas, com o objetivo de estabelecer comportamentos
semelhantes para as empresas do mesmo setor, que as caracterizam e as distinguem das
empresas dos restantes setores (Hawawini et al, 1986; Weinraub e Visscher, 1998; Filbeck
e Krueger, 2005; Kieschnick et al., 2006). Estes estudos encontraram evidências que
apontam para diferentes políticas de gestão nos diversos setores, nomeadamente no que diz
respeito ao montante investido em stock, no crédito concedido (Smith, 1987 e Ng et al.,
1999) e nos prazos médios de pagamento (Niskanen e Niskanen, 2006), que variam
amplamente de setor para setor, mas com valores semelhantes dentro do mesmo setor.
Também as boas condições económicas tendem a refletir-se na rendibilidade das
empresas (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007). As PME, por serem mais dependentes
do financiamento de curto prazo, são as que mais sentem as mudanças macroeconómicas
(Michaelas et al., 1999), assinalando a influência do estado da economia nos prazos
3-Revisão da literatura
25
médios de recebimento (Smith, 1987 e Walker, 1991) e procedendo a reduções drásticas de
inventário, em períodos de recessão (Blinder e Maccini,1991; Carpenter et al., 1994 e
Kashyap et al., 1994).
A taxa de crescimento anual, que mede o crescimento do PIB (em inglês
GDPGR), é presentemente a variável utilizada nos estudos para considerar a evolução do
ciclo económico.
Estudos empíricos recentes (Baños-Caballero et al., 2010) não encontraram
efeitos significativos do GDPGR no CCC, tendo atribuído este seu resultado ao curto
intervalo de tempo considerado na sua análise (2001-2005) e à estabilidade desta variável,
durante esse mesmo período.
3-Revisão da literatura
26
27
É diversa e extensa a literatura, no que diz respeito à variável mais adequada para
a medição da rendibilidade. Os indicadores mais frequentemente usados são a
rendibilidade operacional do ativo, ROA (veja-se García-Teruel e Martínez-Solano, 2007
ou Falope e Ajilore, 2009) ou a rendibilidade dos capitais próprios, ROE (e.g. Baños-
Caballero et al., 2012b). No presente estudo, para além do ROA, utilizar-se-á também o
ROCI-Rendibilidade operacional dos capitais investidos14
.
No que respeita às variáveis independentes explicativas, à semelhança de outros
estudos efetuados, mediu-se a eficiência da gestão do fundo de maneio recorrendo ao ciclo
de conversão de caixa (CCC) e aos seus componentes: prazo médio de recebimento
(PMR), prazo médio de inventário (INV), prazo médio de pagamento (PMP). Incluiu-se
nos denominadores das variáveis PMR e PMP a taxa média de IVA, uma vez que o saldo
das contas “Clientes” e “Fornecedores”, nos dados do balanço contabilístico, já incluem
este imposto. Com esta medida pretendeu-se evitar a distorção destes indicadores (Neves,
2012).
4.1. Dados e variáveis
4.1.1. Definição da amostra
A informação utilizada no presente estudo foi obtida a partir da base de dados
SABI (Iberian Balance Sheets Analysis System), para um período de oito anos (2002-
2009). Esta base de dados foi desenvolvida pela Informa D&B, em colaboração com o
Bureau van Dijk, e contém dados financeiros e económicos de mais de 350 000 empresas
portuguesas. A seleção de PME foi realizada de acordo com os requisitos estabelecidos
pela recomendação 2003/361/CE15
, da Comissão Europeia, de 6 de Maio de 2003, sobre a
14
Indicador de desempenho dos capitais totais investidos na empresa. Instrumento de medida do desempenho
económico utilizado como indicador da eficiência da gestão (Neves, 2012). 15
Recomendação 2003/361/CE (2003). Jornal Oficial da União Europeia.
4 – MÉTODO DE INVESTIGAÇÃO
4-Método de investigação
28
definição de micro, pequenas e médias empresas. Especificamente, foram selecionadas
empresas que cumpriam os seguintes requisitos para pelo menos cinco dos oito anos em
análise:
menos de 250 trabalhadores;
volume de negócios inferior a 50 milhões de euros ou balanço total anual inferior
a 43 milhões de euros.
Além destes critérios de seleção, vários filtros foram aplicados, eliminando
empresas com dados incompletos no período temporal em análise ou sem atividade
operacional. A ausência de atividade operacional, caracterizada pela existência nula de
vendas e prestação de serviços, tornava impossível o cálculo dos valores para as variáveis
independentes PMR e CCC. Dada a sua natureza contabilística específica, também não
foram consideradas as empresas do sector financeiro. Finalmente, foram eliminadas as
empresas que apresentavam, para as diversas variáveis, 1% dos valores extremos. Como
resultado da aplicação destes filtros, obteve-se uma amostra final de 6065 empresas.
As 6065 empresas da amostra pertencem maioritariamente aos setores do
“Comércio por grosso e a retalho; Reparação de veículos automóveis e motociclos” (45%)
e das “Indústrias transformadoras” (37%). O número de empresas de cada setor consta da
Tabela 6.
4-Método de investigação
29
Setor N.º de empresas
A Agricultura, Produção animal, Caça, Floresta e Pesca 93
B Indústrias extrativas 35
C Indústrias transformadoras 2240
D Eletricidade, Gás, Vapor, Água quente e fria e ar frio 11
E Captação, tratamento e distribuição de água; Saneamento, Gestão de resíduos e despoluição 24
F Construção 678
G Comércio por grosso e a retalho; Reparação de veículos automóveis e motociclos 2745
H Transportes e armazenagem 42
I Alojamento, Restauração e similares 35
J Atividades de informação e de comunicação 43
M Atividades de consultoria, científicas, técnicas e similares 25
N Atividades administrativas e dos serviços de apoio 29
P Educação 6
Q Atividades de saúde humana e apoio social 47
R Atividades artísticas, de espetáculos, desportivas e recreativas 5
S Outras atividades de serviços 7
Número de empresas 6065
Tabela 6: Número de empresas, por setor, da amostra em análise
4-Método de investigação
30
4.1.2. Definição das variáveis
A metodologia adotada baseia-se na utilização da inferência estatística, com vista
a apurar o impacto dos componentes do ciclo de conversão de caixa na rendibilidade das
PME portuguesas. Os testes estatísticos envolvem o recurso à análise de correlação (matriz
de correlação de Pearson) e a modelos de regressão.
Para esta análise, a variável dependente corresponde à rendibilidade operacional
do ativo. Este indicador, utilizado por diversos autores em estudos similares (García-Teruel
e Martínez-Solano, 2007 e Falope e Ajilore, 2009), quantifica o resultado que o
investimento em ativo proporcionou à empresa. Foi definido como a relação entre os
resultados operacionais e o total do ativo líquido
(14)
As variáveis independentes encontram-se divididas em dois grupos. O primeiro
considera as variáveis relacionadas com a gestão do fundo de maneio e um segundo que
contempla variáveis de controlo.
As variáveis independentes que se consideraram relacionadas com a gestão do
fundo de maneio incluem o prazo médio de recebimento (PMR), usado como expressão da
política de crédito da empresa, e calculado através de
( ) (15)
onde o valor “Clientes” é a soma dos valores das rubricas “Clientes”, “Clientes, títulos a
receber” e “Clientes de cobrança duvidosa”. O valor “Vendas” corresponde à soma das
rubricas “Vendas” e “Prestações de serviços”, corrigidas através de , correspondente
à taxa média de IVA.
Na mesma categoria surge o prazo médio de pagamento (PMP), que reflete a
política de pagamento da empresa, e dado por
4-Método de investigação
31
( ) ( ) (16)
onde valor “Fornecedores” é apurado na rubrica “Fornecedores” e o valor para “Compras”
determinado através da soma das rubricas “CMVMC”, “Matérias-primas, subsidiárias” (do
ano em análise), “Mercadorias” (do ano em análise) e “Adiantamentos por conta das
compras” (do ano em análise), subtraídas das rubricas “Matérias-primas, subsidiárias”,
“Mercadorias” e “Adiantamentos por conta das compras” do ano anterior. O valor
“Fornecimentos externos” é retirado da rubrica “Fornecimentos+Serviços externos”. À
semelhança do praticado para o cálculo do PMR, as “Compras+Fornecimentos externos”,
são corrigidas através de , correspondente à taxa média de IVA.
Outra variável considerada é o prazo médio de inventário (INV). O valor
“Existências” consta da rubrica “Existências” e o “Custo dos bens vendidos” é apurado na
rubrica “CMVMC”
(17)
Surge ainda o ciclo de conversão de caixa (CCC), usado para expressar a
gestão do fundo de maneio, calculado através de
( )
( ) ( ) (18)
quanto maior for o valor do CCC, mais tempo demora a empresa entre o pagamento das
matérias-primas e o recebimento pelos produtos acabados e, consequentemente, maior será
o valor do investimento em fundo de maneio.
As variáveis de controlo consideradas neste estudo encontram-se expressas na
Tabela 7, que inclui as expressões usadas para a sua determinação
4-Método de investigação
32
Variável Sigla Expressão de cálculo
Dimensão SIZE ( ) (19)
Crescimento das vendas SGROW
(1) ( )
( ) (20)
Alavancagem DEBT
(21)
Na linha de García-Teruel e Martínez-Solano (2007), e uma vez que a conjuntura
económica se pode refletir na rendibilidade das empresas, foi ainda aplicada uma variável
de controlo para considerar o efeito do ciclo económico no investimento em fundo de
maneio. Nesse sentido, recorreu-se à variável GDPGR, que mede o crescimento anual do
PIB, tendo-se recolhido as informações disponíveis no Eurostat relativas ao crescimento
anual do PIB em Portugal.
4.2. Modelo de estimação16
Nos dados em painel, os indivíduos, que podem ser pessoas, países, empresas ou
outras entidades, são observados ao longo de vários pontos temporais. Este tipo de dados é
de especial utilidade em situações nas quais a variável de resposta pode apresentar uma
dependência em variáveis explicativas que não são observáveis, as quais estão
correlacionadas com variáveis explicativas observadas.
Existem várias aproximações para proceder à regressão dos dados em painel, que
normalmente melhoram a análise face a uma abordagem em secção reta, baseada apenas
numa comparação inter-indivíduo. Uma possibilidade consiste em utilizar todos os dados e
proceder a um ajuste de mínimos quadrados ordinários, o chamado “pooled-OLS”,
(22)
16
De acordo com Baltagi (2008)
Tabela 7: Expressões utilizadas para a determinação da dimensão, crescimento das
vendas e alavancagem das empresas
4-Método de investigação
33
onde é a variável dependente, é um vetor de variáveis explicativas, a interceção
na origem e um vetor de parâmetros, sendo um termo de erro. Esta aproximação
assenta tanto numa comparação inter como intra-indivíduo, o que a torna menos enviesada
do que a análise em secção reta. Frequentemente, esta diminuição do enviesamento não é
suficiente e torna-se necessário recorrer a modelos de regressão especiais, devido ao facto
dos termos de erro poderem estar correlacionados com as variáveis explicativas. Nestes
modelos, o termo de erro é decomposto em duas componentes, um erro específico do
indivíduo, , e um erro idiossincrático,
(23)
Na estimativa de efeitos fixos, o modelo (do qual se omitirá a constante, devido à
sua colinearidade com )
(24)
é sujeito a uma média temporal
(25)
que é subtraída à equação (24), obtendo-se
(26)
O modelo pode agora ser estimado por pooled-OLS, já que os não estão
presentes pelo que não é necessário o pressuposto de que não estão correlacionados com as
variáveis . Por outras palavras, uma das fontes de endogeneidade, a heterogeneidade não
observada, deixa de ser um problema. Obtêm-se resultados comparáveis ao método de
regressão com variáveis fictícias (dummy variables), LSDV, que não se detalhará.
Considere-se agora novamente o modelo da equação (24), incluindo a constante
(27)
assumindo agora que são variáveis aleatórias, e que
(28)
4-Método de investigação
34
Poder-se-á obter estimativas consistentes por pooled-OLS, não fosse o facto das
componentes de , que engloba os dois últimos termos da equação (27), estarem
eventualmente correlacionadas na série temporal. Procede-se a uma regressão por mínimos
quadrados generalizados (GLS), após uma transformação apropriada. Pode, assim, fazer-se
uma estimativa de efeitos aleatórios.
Para decidir entre um modelo pooled-OLS e um de efeitos fixos, recorre-se a um
teste F, com a hipótese nula dando que os efeitos individuais, , são nulos. Por seu lado,
para decidir entre efeitos fixos e aleatórios efetua-se um teste de Hausman, em que a
hipótese nula é que o modelo adequado é de efeitos aleatórios. Verifica, pois, se os
estão correlacionados com as variáveis explicativas, sendo a hipótese nula que não estão.
As estimativas dos efeitos da gestão do fundo de maneio sobre a rendibilidade das
PME foram obtidas para (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007)
(29)
(30)
(31)
(32)
Uma alternativa para a existência de variáveis não observadas, correlacionadas com
os regressores, e que provocam enviesamento e inconsistência nos método dos mínimos
quadrados ordinários, passa pela utilização das chamadas variáveis instrumentais ou
instrumentos. São escolhidas quando não correlacionam com o termo do erro, mas
correlacionam com as variáveis explicativas.
Umas das técnicas utilizadas para abordar a resolução numérica deste problema
designa-se por mínimos quadrados de dois passos (2SLS, do inglês two-stage least-
4-Método de investigação
35
squares). Em primeiro lugar procede-se à regressão da variável explicativa, endógena,
sobre os todos os instrumentos, agora considerados como variáveis explicativas. No
segundo passo, os valores previstos por essa regressão são utilizados como instrumento
gerado para a variável endógena.
No caso de existirem preocupações de endogeneidade quando se dispõe de dados
com informação temporal (como nas séries temporais e dados de painel), surge uma fonte
natural de instrumentos. Valores anteriores (lagged) da variável endógena podem ser
utilizados como instrumento. Correlacionam com a variável no instante t, mas como foram
gerados em pontos temporais anteriores não correlacionam com o termo de erro para esse
instante t. Será essa a aproximação utilizada neste trabalho.
4.3. Descrição da amostra
A Tabela 8 contém a descrição estatística das variáveis consideradas na análise da
amostra que engloba, na sua generalidade, pequenas empresas com ativos médios da ordem
dos 2 milhões de euros e um retorno de cerca de 5 %. Os prazos médios de pagamento e
recebimento apontam para os 68 e 73 dias, respetivamente. O crescimento das vendas das
empresas da amostra é, em média, da ordem dos 8% e o seu endividamento de 59%.
Durante o período em análise (2002-2009) e porque a taxa de crescimento anual do PIB
apresentou nos anos 2003, 2008 e 2009 valores negativos, a sua média não foi além dos
0,16 %.
4-Método de investigação
36
Variável * Obs. 1.º Quartil Mediana Média 3.º Quartil Máximo
ROA 42455 0,02 0,04 0,05 0,07 0,38
INV 42455 38,86 89,22 172,30 187,60 4759,00
PMP 42455 30,58 61,82 68,25 96,89 317,60
PMR 42455 28,05 69,99 73,21 106,60 330,40
CCC 42455 43,64 102,60 177,20 201,30 4666,00
SIZE 42455 6,82 7,52 7,63 8,34 10,67
SGROW 42455 -0,08 0,02 0,08 0,13 309,50
DEBT 42455 0,46 0,62 0,59 0,74 1,00
GDPGR 42455 -1,30 0,40 0,16 1,40 1,80
Número de empresas 6065
* As variáveis INV, PMP, PMR e CCC encontram-se expressas em número de dias; as variáveis
ROA, SIZE, SGROW, DEBT e GDPGR são adimensionais.
Uma vez que o montante dos ativos e passivos correntes está relacionado com o
setor de atividade em que a empresa opera (e.g. Jose et al., 1996; García-Teruel e
Martínez-Solano, 2007), considerou-se relevante uma descrição da amostra, em função dos
valores médios das variáveis, por setor.
Através da análise da Tabela 9 verifica-se que a maioria dos setores apresentam
baixas rendibilidades. O setor da “Educação”, com a menor taxa de endividamento,
encontra-se entre o grupo dos mais rentáveis, do qual fazem parte os setores “Atividades
de saúde humana e apoio social”, “Eletricidade, Gás, Vapor, Água quente e fria e ar frio e
“Alojamento, Restauração e similares”, que todos juntos, não chegam a representar 2% da
amostra. Este último setor e também o da “Agricultura, Produção animal, Caça, Floresta e
Pescas”, são os que registam a segunda maior taxa de crescimento (44%).
Tabela 8: Descrição da amostra (global)
4-Método de investigação
37
Setor ROA INV PMP PMR CCC SIZE SGROW DEBT
Agricultura, Produção animal,
Caça, Floresta e Pesca 0,03 324,10 68,64 62,89 318,40 7,71 0,44 0,58
Indústrias extrativas 0,04 233,30 76,43 104,10 261,00 8,26 0,03 0,48
Indústrias transformadoras 0,05 180,90 75,60 82,01 187,40 7,83 0,05 0,56
Eletricidade, Gás, Vapor, Água
quente e fria e ar frio 0,09 30,57 54,88 45,58 21,27 8,50 0,11 0,58
Captação, tratamento e
distribuição de água;
Saneamento, Gestão de
resíduos e despoluição
0,06 100,30 59,36 66,16 107,10 8,43 0,53 0,57
Construção 0,05 382,70 89,14 92,13 385,70 7,68 0,30 0,63
Comércio por grosso e a
retalho; Reparação de veículos
automóveis e motociclos
0,05 115,70 58,33 62,20 119,60 7,44 0,04 0,60
Transportes e armazenagem 0,02 60,88 48,80 67,29 79,36 7,69 0,03 0,54
Alojamento, Restauração e
similares 0,09 38,82 31,10 8,30 16,03 6,86 0,44 0,50
Atividades de informação e de
comunicação 0,07 170,40 72,47 98,56 196,50 7,71 0,07 0,51
Atividades de consultoria,
científicas, técnicas e similares 0,06 112,60 79,82 89,45 122,20 7,45 0,11 0,59
Atividades administrativas e
dos serviços de apoio 0,07 148,40 70,42 87,50 165,50 7,23 0,08 0,57
Educação 0,09 82,59 29,25 60,76 114,10 7,87 0,32 0,39
Atividades de saúde humana e
apoio social 0,09 35,91 41,53 54,87 49,25 7,26 0,06 0,51
Atividades artísticas, de
espetáculos, desportivas e
recreativas
0,03 51,52 51,63 31,62 31,51 9,23 0,03 0,44
Outras atividades de serviços 0,08 70,98 37,15 38,84 72,67 7,20 0,10 0,58
Número de empresas 6065
Número de observações 42455
As variáveis INV, PMP, PMR e CCC encontram-se expressas em número de dias; as variáveis ROA, SIZE,
SGROW e DEBT são adimensionais.
Como seria de esperar, dadas as características do setor, é no “Alojamento,
Restauração e similares” que se regista o menor valor para o prazo médio de recebimento.
Em oposição, é na “Indústria extrativa” onde se verifica o valor mais elevado para o prazo
médio de recebimento, cerca de 3 meses, encontrando-se também este setor entre os três
que demoram mais tempo a pagar aos fornecedores.
Tabela 9: Descrição da amostra (setor)
4-Método de investigação
38
O setor do “Alojamento, Restauração e similares” é o que detém o menor valor
para o ciclo de conversão de caixa. Este segmento, representado na amostra por 35
empresas, associa um baixo valor para o prazo médio de inventário a um prazo médio de
recebimento que é cerca de 1/4 do prazo médio de pagamento. É na “Construção” que o
ciclo de conversão de caixa regista o maior valor. Este setor, dadas as suas características,
apresenta um elevado prazo médio de inventário, não compensado com o prazo médio de
pagamento, que é da ordem do prazo médio de recebimento.
Relativamente aos setores com maior representatividade na amostra, “Comércio
por grosso e a retalho; Reparação de veículos automóveis e motociclos” (45%) e
“Indústrias transformadoras” (37%) verifica-se que, apresentando ambos o mesmo valor
para o indicador de rendibilidade, no primeiro setor permanecem, tendencialmente, valores
dos prazos médio de inventário, de recebimento, de pagamento e ciclo de conversão de
caixa inferiores aos da média para a globalidade da amostra enquanto que no setor das
“Indústrias transformadoras” esta tendência é para valores superiores.
A Tabela 10, que contempla a matriz dos coeficientes de correlação de Pearson,
revela uma significativa correlação negativa da rendibilidade das empresas com os prazo
médio de inventário, prazo médio de pagamento e prazo médio de recebimento. Na linha
de diversos estudos (e.g. Deloof, 2003 e Falope e Ajilore, 2009) esta correlação aponta no
sentido de que uma redução destes prazos poderá proporcionar um aumento da
rendibilidade das empresas. Esta correlação negativa com a rendibilidade continua a
verificar-se quando se considera a associação destas três variáveis, no ciclo de conversão
de caixa.
4-Método de investigação
39
A mesma significativa correlação negativa da rendibilidade com os prazo médio de
inventário, prazo médio de pagamento, prazo médio de recebimento e ciclo de conversão
de caixa é verificada nas matrizes dos coeficientes de correlação de Pearson para as
variáveis dos dois setores mais representativos da amostra (Tabela 11, para o setor do
comércio por grosso e a retalho, reparação de veículos automóveis e motociclos e Tabela
12, para o setor das indústrias transformadoras).
ROA INV PMP PMR CCC SIZE SGROW DEBT GDPGR
ROA 1
INV -0,14 1
***
PMP -0,15 0,15 1
*** ***
PMR -0,08 0,00 0,51 1
*** . ***
CCC -0,13 0,98 0,08 0,10 1
*** *** *** ***
SIZE -0,05 0,09 0,13 0,19 -0,10 1
*** *** *** *** ***
SGROW 0,03 0,03 -0,01 -0,03 0,03 -0,01 1
*** *** . *** *** .
DEBT -0,19 0,04 0,31 0,03 0,00 -0,03 0,03 1
*** *** *** *** . *** ***
GDPGR 0,05 -0,03 -0,03 -0,04 -0,04 -0,01 0,01 0,02 1
*** *** *** *** *** ** * *
Número de empresas 6065
Número de observações 42455
Notas: *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%; * Significativo a 95%; . Significativo a 90%; ROA-
Rendibilidade operacional do ativo; INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR-
Prazo médio de recebimento; CCC- Ciclo de conversão de caixa; SIZE- Dimensão da empresa; SGROW-
Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem; GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB
Tabela 10: Matriz de correlação (global)
4-Método de investigação
40
Tabela 11: Matriz de correlação do setor do comércio por grosso e a retalho; reparação de
veículos automóveis e motociclos (45% da amostra)
ROA INV PMP PMR CCC SIZE SGROW DEBT GDPGR
ROA 1
INV -0,17 1
***
PMP -0,17 0,22 1
*** ***
PMR -0,07 0,04 0,48 1
*** *** ***
CCC -0,14 0,94 0,08 0,24 1
*** *** *** ***
SIZE -0,04 0,01 0,12 0,18 0,04 1
*** . *** *** **
SGROW 0,15 -0,08 -0,02 -0,06 -0,10 0,00 1
*** *** * *** **
DEBT -0,21 0,03 0,35 0,08 -0,05 0,04 0,10 1
*** *** *** *** * *** ***
GDPGR 0,04 -0,04 -0,02 -0,04 -0,05 -0,01 0,11 0,02 1
*** *** *** *** *** *** *
Número de empresas 2745
Número de observações 19215
Notas: *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%; * Significativo a 95%; . Significativo a 90%; ROA-
Rendibilidade operacional do ativo; INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR-
Prazo médio de recebimento; CCC- Ciclo de conversão de caixa; SIZE- Dimensão da empresa; SGROW-
Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem; GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB
4-Método de investigação
41
Tabela 12: Matriz de correlação do setor das indústrias transformadoras (37% da amostra)
ROA INV PMP PMR CCC SIZE SGROW DEBT GDPGR
ROA 1
INV -0,19 1
***
PMP -0,13 0,17 1
*** ***
PMR -0,07 0,07 0,48 1
*** *** ***
CCC -0,18 0,98 0,06 0,18 1
*** *** *** ***
SIZE -0,03 0,09 0,06 0,11 0,10 1
*** *** *** *** ***
SGROW 0,19 -0,13 -0,01 -0,06 -0,14 -0,01 1
*** *** . *** *** *
DEBT -0,16 -0,01 0,34 0,02 -0,07 -0,06 0,13 1
*** . *** * *** *** ***
GDPGR 0,06 -0,04 -0,03 -0,05 -0,04 -0,01 0,17 0,01 1
*** *** *** *** *** * *** .
Número de empresas 2240
Número de observações 15 680
Notas: *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%; * Significativo a 95%; . Significativo a 90%; ROA-
Rendibilidade operacional do ativo; INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR-
Prazo médio de recebimento; CCC- Ciclo de conversão de caixa; SIZE- Dimensão da empresa; SGROW-
Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem; GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB
4-Método de investigação
42
43
5.1. Análise univariada
Com o objetivo de apurar a existência de diferenças significativas entre as
empresas mais rentáveis e as de menor rendibilidade, foi efetuada uma análise univariada.
Para tal, foram calculados, anualmente, os quartis do ROA e considerado para cada quartil,
como limite inferior, o menor valor de todos os anos e todos os anos e como limite superior
o maior valor de todos os anos.
Tabela 13: Valor médio das variáveis, por quartil do ROA (Global)
5 - RESULTADOS
Variável * 1º Quartil 2º Quartil 3º Quartil 4º Quartil t
Alcance do ROA -0,192 a 0,021 0,011 a 0,044 0,035 a 0,078 0,066a 0,380
ROA -0,010 0,028 0,053 0,119 -240,997
(0,003) (0,03) (0,05) (0,10) (0,000)
INV 214,080 203,620 167,670 111,150 29,293
(113,92) (109,84) (89,14) (58,86) (0,000)
PMP 72,170 76,470 70,680 56,030 25,450
(63,93) (70,96) (65,680) (50,28) (0,000)
PMR 74,870 78,320 74,650 66,190 12,152
(68,88) (75,43) (73,05) (64,41) (0,000)
CCC 216,780 205,500 171,650 121,310 27,267
(123,30) (120,60) (101,47) (78,63) (0,000)
SIZE 7,667 7,718 7,644 7,510 11,628
(7,55) (7,62) (7,552) (7,41) (0,000)
SGROW 0,001 0,075 0,099 0,143 -7,210
(-0,03) (0,01) (0,03) (0,06) (0,000)
DEBT 0,589 0,628 0,622 0,524 23,994
(0,62) (0,66) (0,66) (0,55) (0,000)
Número de empresas 6065
Número de observações 42455
Notas: Análise comparativa das médias dos valores das variáveis em função dos quartis do ROA, criados
anualmente. As medianas dos valores constam entre parêntesis. ROA- Rendibilidade operacional do ativo;
INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR- Prazo médio de recebimento;
CCC- Ciclo de conversão de caixa; SIZE-Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT-
Alavancagem; t - testes estatísticos das diferenças das médias entre os 1º e 4º quartis, com P-value entre
parêntesis. *As variáveis INV, PMP, PMR e CCC encontram-se expressas em número de dias; as variáveis
ROA, SIZE, SGROW e DEBT são adimensionais.
5-Resultados
44
Este procedimento originou alguma sobreposição entre quartis. As empresas da
amostra foram então agrupadas, de acordo com o seu valor de ROA, em quartis e realizado
o estudo para cada quartil. Foi ainda aplicado o teste t de student, para determinar se os
valores médios do quarto quartil são significativamente diferentes dos do primeiro.
Através da análise dos dados ilustrados na Tabela 13, pode constatar-se que as
empresas com maior rendibilidade (4º quartil) apresentam os menores valores médios para
as variáveis PMR, INV, PMP e CCC. Estes dados são consistentes com os retirados da
matriz de correlação (Tabela 10).
Relativamente às variáveis de controlo DEBT e SIZE, para as quais a matriz de
correlação aponta no sentido de estarem estabelecidas, com o ROA, relações negativas
com significância, esta análise por quartis do ROA vem confirmá-las, uma vez que é no
grupo de maior rendibilidade (4º quartil) onde se registam os menores valores para estes
dois indicadores. Registe-se, no entanto, que não são as empresas de menor rendibilidade
(1º quartil) que apresentam o maior valor para a varável SIZE, nem são, também, as que se
encontram mais endividadas.
Também no que diz respeito à variável de controlo SGROW estes resultados
corroboram a correlação positiva assinalada na matriz de correlação, uma vez que são as
empresas de maior rendibilidade aquelas que apresentam o maior valor para este indicador.
Os resultados obtidos, quando se procede à análise univariada para os dois setores
mais representativos, são muito semelhantes aos obtidos para a totalidade da amostra. Da
mesma forma, para ambos os setores, as empresas de maior rendibilidade são as que
apresentam menores valores para as variáveis PMR, INV, PMP e CCC. Também as
empresas com maior rendibilidade são as que se encontram menos endividadas mas não
são as de menor rendibilidade que apresentam o mais baixo valor para este indicador
(Tabela 14, para o setor do comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos
automóveis e motociclos e Tabela 15, para as indústrias transformadoras).
5-Resultados
45
Variável * 1º Quartil 2º Quartil 3º Quartil 4º Quartil t
Alcance do ROA -0,192 a 0,020 0,011 a 0,044 0,034 a 0,081 0,066 a 0,369
ROA 0,009 0,028 0,054 0,117 -168,414
(0,001) (0,030) (0,050) (0,100) (0,000)
INV 147,060 134,280 107,060 79,810 22,231
(87,79) (85,98) (70,65) (52,18) (0,00)
PMP 63,160 67,690 59,520 45,410 20,657
(54,08) (59,43) (53,21) (38,90) (0,00)
PMR 62,390 67,340 64,170 55,500 6,864
(51,07) (61,32) (60,07) (50,47) (0,00)
CCC 146,290 133,930 111,710 89,890 18,376
(92,64) (93,47) (80,90) (67,83) (0,00)
SIZE 7,437 7,519 7,471 7,350 4,721
(7,29) (7,37) (7,33) (7,21) (0,00)
SGROW -0,020 0,027 0,055 0,088 -17,965
(-0,030) (0,001) (0,020) (0,050) (0,000)
DEBT 0,612 0,652 0,634 0,532 19,481
(0,65) (0,69) (0,68) (0,56) (0,00)
Número de empresas 2745
Número de observações 19215
Notas: Análise comparativa das médias dos valores das variáveis em função dos quartis do ROA, criados
anualmente. As medianas dos valores constam entre parêntesis. ROA- Rendibilidade operacional do ativo;
INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR- Prazo médio de recebimento;
CCC- Ciclo de conversão de caixa; SIZE-Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT-
Alavancagem; t testes estatísticos das diferenças das médias entre os 1º e 4º quartis, com P-value entre
parêntesis. *As variáveis INV, PMP, PMR e CCC encontram-se expressas em número de dias; as variáveis
ROA, SIZE, SGROW e DEBT são adimensionais.
Tabela 14: Valor médio das variáveis, por quartil do ROA, para o setor do comércio por
grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis e motociclos (45% da amostra)
5-Resultados
46
5.2. Análise multivariada
A Tabela 16 apresenta os resultados obtidos, da análise multivariada, através da
regressão das equações (29) a (32).
Tabela 15: Valor médio das variáveis, por quartil do ROA, para o setor das indústrias
transformadoras (37% da amostra)
Variável * 1º Quartil 2º Quartil 3º Quartil 4º Quartil t
Alcance do ROA -0,181 a 0,022 0,011 a 0,044 0,034 a 0,077 0,067 a 0,356
ROA -0,011 0,028 0,052 0,119 -141,167
(0,003) (0,03) (0,05) (0,10) (0,000)
INV 233,11 210,25 168,50 112,70 26,374
(148,40) (134,42) (104,85) (72,72) (0,000)
PMP 78,55 82,39 79,01 64,75 13,584
(71,74) (77,99) (75,77) (61,77) (0,000)
PMR 84,52 86,07 82,29 76,78 7,153
(80,85) (83,38) (79,59) (75,36) (0,000)
CCC 239,08 213,94 171,78 124,74 24,691
(160,33) (145,66) (117,50) (91,65) (0,000)
SIZE 7,878 7,907 7,838 7,760 5,256
(7,82) (7,86) (7,81) (7,74) (0,000)
SGROW -0,014 0,044 0,073 0,110 -20,640
(-0,04) (0,02) (0,04) (0,07) (0,000)
DEBT 0,553 0,593 0,601 0,509 10,421
(0,58) (0,62) (0,63) (0,54) (0,000)
Número de empresas 2240
Número de observações 15680
Notas: Análise comparativa das médias dos valores das variáveis em função dos quartis do ROA, criados
anualmente. As medianas dos valores constam entre parêntesis. ROA- Rendibilidade operacional do ativo;
INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR- Prazo médio de recebimento;
CCC- Ciclo de conversão de caixa; SIZE-Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT-
Alavancagem; t testes estatísticos das diferenças das médias entre os 1º e 4º quartis, com P-value entre
parêntesis. *As variáveis INV, PMP, PMR e CCC encontram-se expressas em número de dias; as variáveis
ROA, SIZE, SGROW e DEBT são adimensionais.
5-Resultados
47
Equação 29 Equação 30 Equação 31 Equação 32
INV -2,6x10
-5 ***
(-17,67)
PMP -8,3x10
-5 ***
(-12,59)
PMR
-9,1x10-5 ***
(-14,79)
CCC
-2,6x10-5 ***
(-18,23)
SIZE 3,1x10
-3 *** 4,0x10
-3 *** 4,7x10
-3 *** 3,3x10-3
***
(3,71) (4,68) (5,55) (3,93)
SGROW 5,7x10
-4 *** 6,2x10
-4 *** 6,1x10
-4 *** 5,6x10
-4 ***
(5,48) (5,94) (5,84) (5,44)
DEBT -1,1x10
-1 *** -1,1x10
-1 *** -1,1x10
-1 *** -1,1x10
-1 ***
(-40,37) (-38,43) (-40,85) (-41,00)
GDPGR 1,9x10
-3 *** 2,0x10
-3 *** 2,0x10
-3 *** 1,9x10
-3 ***
(13,94) (14,63) (14,33) (13,84)
teste F 0,00 0,00 0,00 0,00
teste H 0,00 0,00 0,00 0,00
Observações 42 455 42 455 42 455 42 455
Notas: t- teste estatístico entre parêntesis; *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%;
* Significativo a 95%; . Significativo a 90%; teste F e teste de Hausman (teste H)- p-value
para os testes; INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR-
Prazo médio de recebimento; CCC- Ciclo de conversão de caixa; SIZE- Dimensão da
empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem; GDPGR- Taxa de
crescimento anual do PIB. Todos os valores foram obtidos considerando os efeitos fixos.
A relação inversa das variáveis INV, PMP, PMR e CCC, com a variável
dependente ROA, confirma os resultados obtidos através da matriz de correlação da análise
univariada (Tabela 10).
Se bem que uma extensão dos prazos médios de recebimento e a manutenção de
um maior inventário possam ser potenciadores do aumento das vendas, estes resultados
vão no sentido de que o diferencial de rendibilidade resulta favorável à manutenção de
baixos inventários e menor crédito dado aos clientes. Nesse sentido, estes resultados
Tabela 16: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do ROA)
5-Resultados
48
apontam para ideia de que é favorecedora ao aumento da rendibilidade das empresas, uma
política de redução, para um nível mínimo, do INV, PMR e do PMP.
No entanto estes resultados podem ter sido afetados por problemas de
endogeneidade, na medida em que são suscetíveis de ser influenciados pela variável
dependente (ROA). A sua relação negativa com a rendibilidade pode também ser atribuída
à tendência que as empresas de menor rendibilidade terão para conceder aos seus clientes
maiores prazos de pagamento, ver aumentado o valor do seu inventário por motivos de
quebra das vendas e consequente diminuição dos lucros ou até, por terem rendibilidades
baixas, atrasarem os pagamentos aos seus fornecedores (Deloof, 2003 e García-Teruel e
Martínez-Solano, 2007). Para controlar o possível efeito deste problema de endogeneidade,
procedeu-se à regressão das equações (29) a (32), com uso de variáveis instrumentais, mais
concretamente usando como instrumento o primeiro lag das variáveis INV, PMP, PMR e
CCC (Tabela 17). Os resultados obtidos são semelhantes aos da Tabela 16, à exceção da
variável PMR, que perde significado. Nesse sentido, este resultado não confirma o efeito
negativo que esta decisão de aumentar o crédito concedido aos clientes possa ter na
rendibilidade das empresas, o que pode indiciar a existência de conflito de influências entre
as variáveis rendibilidade e prazo médio de recebimento.
Na análise integrada destas três variáveis, através do CCC, estes resultados vão ao
encontro de um estudo (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007) que aponta para que a
rendibilidade das empresas aumente quando é reduzido o intervalo de tempo médio para
este ciclo. Neste caso, não se confirmam os resultados obtidos noutro estudo (Karadagli,
2012), onde foram analisadas 169 empresas da Turquia (das quais 72 PME), que apurou a
existência de um aumento da rendibilidade, para as PME da amostra, com o aumento do
CCC.
Relativamente às variáveis de controlo SGROW, GDPGR e DEBT, é confirmada
a relação encontrada na análise do coeficiente de correlação, que é positiva para as duas
primeiras e negativa para a última. Pode deduzir-se que a rendibilidade das empresas
diminui com o aumento da dívida contraída por estas e aumenta em contextos de ciclos
económicos favoráveis, provavelmente também favorecedores do aumento das suas
vendas. Estes resultados são consistentes com outros estudos anteriores (e.g. Deloof, 2003;
Baños-Caballero et al., 2012a, ou García-Teruel e Martínez-Solano, 2007).
5-Resultados
49
No que diz respeito à variável SIZE, se bem que com muito significado em ambas
as análises, apresenta na matriz de correlação uma relação negativa com a rendibilidade
enquanto que, através desta análise de regressão, evidencia uma relação positiva para as
quatro equações em estudo. A razão desta inversão da relação pode ser devida ao controlo
das características específicas não observáveis das empresas, efetuado pela aplicação do
método dos efeitos fixos.
Equação 29 Equação 30 Equação 31 Equação 32
INV -2,4x10
-5 ***
(-9,93)
PMP -2,8X10
-4 ***
(-2,96)
PMR
3,3x10-5
(1,62)
CCC
-2,8x10-5 ***
(-8,19)
SIZE -3,5x10
-2 *** 7,2x10
-2 *** 1,1x10
-2 -4,2x10
-2 ***
(-4,09) (3,14) (1,01) (-3,72)
SGROW 1,0x10
-2 * -4,7x10
-2 *** -2,3x10
-2 *** 1,5x10
-2 **
(1,89) (-4,17) (-3,77) (2,10)
DEBT -8,5x10
-2 *** 8,7x10
-2 -7,2x10
-2 *** -1,0x10
-1 ***
(-13,69) (1,56) (-8,55) (-12,15)
GDPGR -3,2x10
-2 ** 1,1x10
-1 *** 6,8x10
-2 *** -5,2x10
-2 ***
(-2,31) (4,38) (5,14) (-2,69)
Observações 36 390 36 390 36 390 36 390
Notas: z- teste estatístico entre parêntesis; *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a
99%; * Significativo a 95%; . Significativo a 90%; teste F e teste de Hausman (teste H)-
p-value para os testes; INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de
pagamento; PMR- Prazo médio de recebimento; CCC- Ciclo de conversão de caixa;
SIZE- Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem;
GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB. Resultados obtidos com uso de variáveis
instrumentais. O primeiro lag das variáveis INV, PMP, PMR e CCC foram os
instrumentos utilizados.
Tabela 17: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do
ROA), com uso de variáveis instrumentais
5-Resultados
50
5.3. Testes de robustez e efeito indústria
Com o objetivo de avaliar da robustez dos resultados obtidos foram ainda
recalculadas as 4 equações (29 a 32) utilizando as variáveis definidas de forma similar às
de outros estudos efetuados em mercados internacionais (e.g. Deloof, 2003 ou García-
Teruel e Martínez-Solano, 2007) e a equação (32) utilizando como variável dependente a
rendibilidade operacional dos capitais investidos (ROCI).
Na expressão para cálculo do prazo médio de recebimento (PMR2), não é
considerado do IVA
(33)
O prazo médio de inventário (INV2) é agora apurado usando como
denominador as “Compras” (García-Teruel e Martínez-Solano, 2007)
(34)
sendo o valor “Compras” apurado através da soma das rubricas “CMVMC”,
“Matérias-primas, subsidiárias” (do ano em análise), “Mercadorias” (do ano em análise) e
“Adiantamentos por conta das compras” (do ano em análise), subtraídas das rubricas
“Matérias-primas, subsidiárias”, “Mercadorias” e “Adiantamentos por conta das compras”
do ano anterior.
No prazo médio de pagamento (PMP2) o valor do denominador é agora o mesmo
que o considerado no INV2
(35)
5-Resultados
51
A variável CCC2 corresponde a
(36)
Finalmente, a rendibilidade operacional dos capitais investidos determina-se
através da expressão
( )
( ) (37)
com
(
) (38)
A tabela 18, com coeficientes apurados pelo método considerado mais adequado após
realização do teste de Hausman, o método de efeitos fixos, relata os efeitos da gestão do
fundo de maneio na rendibilidade, medidos através do ROA para as variáveis determinadas
através destas expressões alternativas
5-Resultados
52
Equação 29 Equação 30 Equação 31 Equação 32
INVT2 -2,5x10
-5 ***
(-18,46)
PMP2 -3,1x10
-5 ***
(-11,83)
PMR2
-7,7x10-5 ***
(-14,89)
CCC2
-2,2x10-5 ***
(-15,84)
SIZE 2,8x10
-3 *** 3,4x10
-3 *** 4,8x10
-3 *** 2,4x10-3
***
(3,38) (4,04) (5,64) (2,90)
SGROW 5,6x10
-4 *** 6,1x10
-4 *** 6,1x10
-4 *** 5,8x10
-4 ***
(5,44) (5,92) (5,84) (5,58)
DEBT -1,1x10
-1 *** -1,1x10
-1 *** -1,1x10
-1 *** -1,1x10
-1 ***
(-40,61) (-39,44) (-40,89) (-41,37)
GDPGR 1,9x10
-3 *** 2,0x10
-3 *** 1,9x10
-3 *** 1,9x10
-3 ***
(13,52) (14,54) (14,42) (13,99)
teste F 0,00 0,00 0,00 0,00
teste H 0,00 0,00 0,00 0,00
Observações 42 455 42 455 42 455 42 455
Notas: t- teste estatístico entre parêntesis; *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%;
* Significativo a 95%; . Significativo a 90%; teste F e teste de Hausman (teste H)- p-value
para os testes; INV2-Prazo médio de inventário; PMP2- Prazo médio de pagamento; PMR2-
Prazo médio de recebimento; CCC2- Ciclo de conversão de caixa; SIZE- Dimensão da
empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem; GDPGR- Taxa de
crescimento anual do PIB. Todos os valores foram obtidos considerando os efeitos fixos.
Estes resultados são idênticos aos obtidos através das variáveis determinadas para a
realidade portuguesa. Fez-se ainda a regressão das equações (29) a (32), com uso de
variáveis instrumentais, mais concretamente usando como instrumento o primeiro lag das
variáveis INV2, PMP2, PMR2 e CCC2, com resultados alinhados pelos da realidade
portuguesa (Tabela 19)
Tabela 18: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através
do ROA) para as variáveis alternativas
5-Resultados
53
Equação 29 Equação 30 Equação 31 Equação 32
INV2 -2,6x10
-5 ***
(-9,66)
PMP2 -1,9x10
-4 ***
(-4,98)
PMR2
2,7x10-5
(1,61)
CCC2
-3,3x10-5 ***
(-7,00)
SIZE -3,5x10
-2 *** 7,4x10
-2 *** 1,1x10
-2 -4,9x10-2
***
(-4,04) (4,44) (1,02) (-3,59)
SGROW 1,4x10
-2 ** -3,9x10
-2 *** -2,3x10
-2 *** 2,2x10
-2 **
(2,40) (-4,87) (-3,77) (2,47)
DEBT -8,6x10
-2 *** 1,1x10
-1 *** -7,2x10
-2 *** -1,2x10
-1 ***
(-13,61) (2,84) (-8,55) (-10,97)
GDPGR -3,3x10
-2 ** 8,6x10
-2 *** 6,8x10
-2 *** -6,1x10
-2 ***
(-2,30) (4,65) (5,14) (-2,61)
teste F 0,00 0,00 0,00 0,00
teste H 0,00 0,00 0,00 0,00
Observações 36 390 36 390 36 390 36 390
Notas: t- teste estatístico entre parêntesis; *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%;
* Significativo a 95%; . Significativo a 90%; teste F e teste de Hausman (teste H)- p-value
para os testes; INV2-Prazo médio de inventário; PMP2- Prazo médio de pagamento; PMR2-
Prazo médio de recebimento; CCC2- Ciclo de conversão de caixa; SIZE- Dimensão da
empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem; GDPGR- Taxa de
crescimento anual do PIB. Resultados obtidos com uso de variáveis instrumentais. O primeiro
lag das variáveis INV2, PMP2, PMR2 e CCC2 foram os instrumentos utilizados.
Finalmente, a Tabela 20 apresenta os coeficientes das variáveis CCC e
CCC2 medidos através das duas variáveis consideradas para a análise de rendibilidade.
Os resultados apurados, quando se recorre à variável dependente ROCI para medir
a rendibilidade das empresas, não são muito diferentes dos obtidos para o ROA.
Tabela 19: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do
ROA), com uso de variáveis instrumentais para as variáveis alternativas
5-Resultados
54
ROA ROCI
Coeficiente teste t Coeficiente teste t
CCC -2,6x10-5
-18,23 *** -3,9X10-5
-20,07 ***
SIZE 3,3x10-3
3,93 *** 6,1X10-3
5,54 ***
SGROW 5,6x10-4
5,44 *** 7,5X10-4
5,44 ***
DEBT -1,1x10-1
-41,00 *** -1,2X10-2
-32,33 ***
GDPGR 1,9x10-3
13,84 *** 2,8X10-3
15,35 ***
CCC2 -2,2x10-5
-15,84 *** -3,7X10-5
-20,80 ***
SIZE 2,4x10-3
2,90 *** 5,01X10-3
4,56 ***
SGROW 5,8x10-4
5,58 *** 7,5X10-4
5,49 ***
DEBT -1,1x10-1
-41,37 *** -1,2X10-1
-32,95 ***
GDPGR 1,9x10-3
13,99 *** 2,8X10-3
15,29 ***
Notas: *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%; * Significativo a 95%; . Significativo
a 90%; ROA- Rendibilidade operacional do ativo; ROCI- Rendibilidade operacional dos
capitais investidos; CCC- Ciclo de conversão de caixa; CCC2- Ciclo de conversão de caixa;
SIZE- Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem;
GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB. Todos os valores foram obtidos considerando os
efeitos fixos.
Tabela 20: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade, para as variáveis CCC
e CCC2, medidos através do ROA e ROCI
5-Resultados
55
Com o objetivo de controlar o efeito indústria, uma vez que as empresas
apresentam características diversas e particulares de cada setor (Hawawini et al, 1986;
Weinraub e Visscher, 1998; Filbeck e Krueger, 2005; Kieschnick et al., 2006), foram
efetuadas as regressões sobre
(39)
(40)
Sendo os valores CCCit centrado
determinados através de:
(onde i designa uma empresa do setor j) (41)
onde é a média dos valores de CCC calculada sobre todas as empresas do setor j,
para todo o período em análise.
Os resultados obtidos (Tabela 21) para o modelo de efeitos fixos (que, de acordo
com o teste de Hausman, é o mais adequado) são iguais aos já considerados nas regressões
para a variável CCC, que constam da Tabela 20 (Efeitos da gestão do fundo de maneio na
rendibilidade, para as variáveis CCC e CCC2 medidos através do ROA e ROCI).
5-Resultados
56
Foram ainda efetuadas as seguintes regressões
(42)
(43)
Sendo os valores ROAit centrado
determinados através de:
(onde i designa uma empresa do setor j) (44)
onde corresponde à média dos valores de ROA, calculada sobre todas as empresas
do setor j, para todo o período em análise.
Os resultados obtidos para o modelo de efeitos fixos (que, de acordo com o teste de
Hausman, é o mais adequado) são iguais aos já considerados nas regressões que constam,
para o CCC, da Tabela 20 (Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade, para as
variáveis CCC e CCC2 medidos através do ROA e ROCI), confirmando assim a robustez
ROA ROCI
CCCi,j centrado
-2,6X10-5
*** -3,9X10-5
***
SIZE 3,3X10-3
*** 6,1X10-3
***
SGROW 5,6X10-4
*** 7,5X10-4
***
DEBT -1,1X10-1
*** -1,2X10-2
***
GDPGR 1,9X10-3
*** 2,8X10-3
***
Notas: t- teste estatístico entre parêntesis; *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%;
* Significativo a 95%; . Significativo a 90%; ROA- Rendibilidade operacional do ativo;
ROCI- Rendibilidade operacional dos capitais investidos; CCCi,jcentrado
- Ciclo de conversão
de caixa retirado o efeito indústria; SIZE- Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das
vendas; DEBT- Alavancagem; GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB.
Tabela 21: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade, controlado o
efeito indústria
5-Resultados
57
dos resultados, relativamente à possibilidade destes terem sofrido a influência do efeito
indústria.
Também foram efetuadas as regressões das 4 equações (29 a 32) para os dois
setores mais representativos da amostra em análise. Os resultados constam da Tabela 22,
para o setor “ Comércio por grosso e a retalho; Reparação de veículos automóveis e
motociclos ”, que constitui 45% da amostra, e da Tabela 23, para o setor “Indústrias
transformadoras”, que representa 37% do total das 6065 empresas.
Equação 29 Equação 30 Equação 31 Equação 32
INV -5,0x10
-5 ***
(-10,95)
PMP -6,5X10
-5 ***
(-6,42)
PMR
-8,4x10-5 ***
(-8,84)
CCC
-4,8x10-5 ***
(-11,43)
SIZE -3,3x10
-3 ** -3,1x10
-3 ** -2,6x10
-3 * -3,4x10
-3 **
(-2,84) (-2,63) (-2,24) ( -2,91)
SGROW 2,0x10
-2 *** 2,0x10
-2 *** 2,0x10
-2 *** 2,0x10
-2 ***
(20,23) (21,04) (20,80) (20,19)
DEBT -9,8x10
-2 *** -9,5x10
-2 *** -9,9x10
-2 *** -1,0x10
-1 ***
(-26,06) (-24,87) (-26,26) (-26,81)
GDPGR 1,3x10
-3 *** 1,5x10
-3 *** 1,4x10
-3 *** 1,3x10
-3 ***
(7,22) (7,92) (7,67) (7,15)
teste F 0,00 0,00 0,00 0,00
teste H 0,00 0,00 0,00 0,00
Observações 19 215 19 215 19 215 19 215
Notas: t- teste estatístico entre parêntesis; *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a 99%; * Significativo
a 95%; . Significativo a 90%; teste F e teste de Hausman (teste H)- p-value para os testes; INV-Prazo
médio de inventário; PMP- Prazo médio de pagamento; PMR- Prazo médio de recebimento; CCC- Ciclo de
conversão de caixa; SIZE- Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT-
Alavancagem; GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB. Todos os valores foram obtidos considerando os
efeitos fixos.
Tabela 22: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do
ROA) para o setor do comércio por grosso e a retalho; reparação de veículos automóveis
e motociclos (45% da amostra)
5-Resultados
58
Quando comparada com os valores obtidos para a totalidade da amostra (Tabela
16), esta análise setorial apresenta, para as variáveis INV, PMP, PMR, CCC e DEBT, a
mesma relação inversa com a rendibilidade. Estes resultados apontam para que, no caso
destes setores, um menor investimento em inventários, um baixo nível de financiamento
junto dos fornecedores e a diminuição do crédito concedido aos clientes poderão constituir
medidas capazes de promover uma maior rendibilidade. Num contexto de crise económica,
Equação 29 Equação 30 Equação 31 Equação 32
INV -3,6x10
-5 ***
(-11,39)
PMP -6,5X10
-5 ***
(-5,94)
PMR
-5,1x10-5 ***
(-4,99)
CCC
-3,3x10-5 ***
(-10,94)
SIZE 1,1x10
-2 *** 1,1x10
-2 *** 1,2x10
-2 *** 1,1x10
-2 ***
(7,44) (7,71)
(7,80) ( 7,66)
SGROW 3,0x10
-2 *** 3,2x10
-2 *** 3,2x10
-2 *** 3,0x10
-2 ***
(22,32) (23,72) (23,71) (22,37)
DEBT -1,5x10
-1 *** -1,4x10
-1 *** -1,5x10
-1 *** -1,5x10
-1 ***
(-30,23) (-29,47) (-30,88) (-30,81)
GDPGR
1,4x10-3
*** 1,5x10-3
*** 1,5x10-3
*** 1,4x10-3
***
(6,09) (6,55) (6,46) (6,05)
teste F 0,00 0,00 0,00 0,00
teste H 0,00 0,00 0,00 0,00
Observações 15 680 15 680 15 680 15 680
Notas: t- teste estatístico entre parêntesis; *** Significativo a 99,9%; ** Significativo a
99%; * Significativo a 95%; . Significativo a 90%; teste F e teste de Hausman (teste H)-
p-value para os testes; INV-Prazo médio de inventário; PMP- Prazo médio de
pagamento; PMR- Prazo médio de recebimento; CCC- Ciclo de conversão de caixa;
SIZE- Dimensão da empresa; SGROW- Crescimento das vendas; DEBT- Alavancagem;
GDPGR- Taxa de crescimento anual do PIB. Todos os valores foram obtidos
considerando os efeitos fixos.
Tabela 23: Efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade (medidos através do
ROA) para o setor das indústrias transformadoras (37% da amostra)
5-Resultados
59
aproveitar os descontos de pronto pagamento pode fazer significativa diferença no custo
dos bens vendidos.
Relativamente à variável SIZE, para o setor das indústrias transformadoras,
apresenta uma relação positiva com a rendibilidade e com significância estatística
enquanto que no setor do comércio por grosso e a retalho, reparação de veículos
automóveis e motociclos a relação verificada já é inversa mas com baixa significância
estatística.
5-Resultados
60
61
Uma eficiente gestão do fundo de maneio tornou-se vital para as PME, grupo que
perfaz 99,9% das empresas em Portugal, dada a situação de crise que se tem feito sentir
desde 2008.
Neste contexto, pretendeu-se com o presente trabalho encontrar evidências
empíricas sobre os efeitos da gestão do fundo de maneio na rendibilidade das PME
portuguesas. Para tal usou-se uma amostra de 6065 empresas, no período temporal de 2002
a 2009, resultante de uma extensa filtragem preliminar, após a qual se procedeu à aplicação
de várias técnicas estatísticas e da econometria. Entre estas últimas, destacam-se o
tratamento de dados em painel, sendo a regressão de efeitos fixos considerada a mais
indicada, após testes realizados, para as análises que foram levadas a cabo.
Globalmente, os resultados obtidos vão ao encontro de estudos anteriores que
relatam evidências de que a prática de políticas mais agressivas de gestão do fundo de
maneio é genericamente conducente a uma maior rendibilidade das empresas. Neste estudo
foram encontradas relações negativas da rendibilidade com as variáveis INV, PMP, PMR e
CCC, resultados que se encontram alinhados com outras análises, efetuadas em diferentes
contextos empresariais (Deloof, 2003; García-Teruel e Martínez-Solano, 2007 e Falope e
Ajilore, 2009).
Novamente para controlar possíveis problemas de endogeneidade procedeu-se em
alternativa à regressão com variáveis instrumentais, assentando em desfasamento anual
como instrumento para as variáveis INV, PMP, PMR e CCC. Os resultados obtidos são
similares, exceto para a variável PMR, a qual perde significado estatístico. Nesse sentido,
este resultado não confirma o efeito negativo que a decisão de aumentar o crédito
concedido aos clientes possa ter na rendibilidade das empresas e pode até indiciar a
existência de conflito de influências entre as variáveis rendibilidade e prazo médio de
recebimento.
6 – CONCLUSÕES
6-Conclusões
62
Relativamente às variáveis de controlo SIZE, SGROW, GDPGR e DEBT, todas
com significado estatístico, a sua relação com a rendibilidade revelou-se positiva para as
três primeiras e negativa para a última, podendo deduzir-se que a rendibilidade das
empresas diminui com o aumento da dívida contraída e aumenta em contextos de ciclos
económicos favoráveis, provavelmente também favorecedores do aumento das vendas.
Estes resultados são, mais uma vez, consistentes com outros estudos anteriores (Deloof,
2003; Baños-Caballero et al., 2012a e García-Truel e Martínez-Solano, 2007).
Com o objetivo de estabelecer uma comparação mais rigorosa desta análise,
obtida para o mercado português, com outros estudos existentes e relativos a diversos
mercados, foram definidas variáveis independentes alternativas, e efetuadas também
regressões para o CCC, utilizando como indicador de rendibilidade o ROCI (rendibilidade
operacional dos capitais investidos). Os resultados obtidos confirmam a robustez da
presente análise.
Procedeu-se, também, ao controlo do efeito indústria, uma vez que se constatou
que a amostra em estudo apresentava empresas de tipos bastante diversos, que substanciou
os resultados obtidos.
Evidenciada que foi uma grande amplitude nos valores das variáveis em estudo,
indicativo de que as empresas apresentam características diversas e particulares de cada
setor (Hawawini et al, 1986; Weinraub e Visscher, 1998; Filbeck e Krueger, 2005;
Kieschnick et al., 2006), procedeu-se a uma análise setorial dos dois setores mais
representativos da amostra: “Comércio por grosso e a retalho; Reparação de veículos
automóveis e motociclos”, que constitui 45% da amostra, e “Indústrias transformadoras”,
que representa 37% . Os resultados obtidos confirmam a mesma relação inversa com a
rendibilidade e as variáveis INV, PMP, PMR e CCC. Estes resultados apontam para que,
no caso destes setores, um menor investimento em inventários e um baixo nível de
financiamento junto dos fornecedores são medidas capazes de promover uma maior
rendibilidade.
Embora tenha sido encontradas relações significativas após ter sido controlado o
efeito indústria e verificada a correlação das variáveis da relação (confirmando o
significado estatístico) nos dois subsetores analisados, é admissível que um estudo
6-Conclusões
63
efetuado de uma forma mais direcionada, com amostras mais homogéneas e por subsetor
de atividade, filtrando não só a dimensão da empresa, como a sua antiguidade, possa
contribuir para uma análise mais profunda das relações estabelecidas entre a eficiência da
gestão do fundo de maneio e a rendibilidade das empresas.
De referir ainda que estes dados remontam ao ano de 2009 e a crise económica e
financeira europeia teve o seu maior desenvolvimento em anos subsequentes. Como tal,
pode supor-se que estes resultados tenham, entretanto, sofrido alterações decorrentes dos
efeitos da referida crise e a utilização da metodologia sugerida neste estudo, sobre a uma
amostra mais recente, poderá revelar resultados interessantes.
6-Conclusões
64
65
7 – LISTA DAS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Abbadi, S. M. e Abbadi R. T. (2013) “The Determinants of Working Capital
Requirements in Palestinian Industrial Corporations” International Journal of Economics
and Finance. 5(1), 65.
Amarjit G., Nahum B. e Neil M. (2010) “The Relationship between Working
Capital Management And Profitability: Evidence From The United States” Business and
Economics Journal. 10, 1-9.
Amir, S. S. M. e Sana, A. (2005) “Impact of Working Capital Management on the
Profitability of Oil and Gas Sector of Pakistan” European Journal of Scientific Research.
15(3), 301-307.
Appuhami, B. A. R. (2008) “The impact of firms’ capital expenditure on working
capital management: an empirical study across industries in Thailand” International
Management Review. 4(1), 11-24.
Atrill, P. (2009) Financial Management for Decision Makers. Pearson Education.
Audretsch, B. D. (2002) The Dynamic Role of Small Firms: Evidence from the U.S.
(pp. 13-40). Springer US.
Baltagi, B. (2008) Econometric Analysis of Panel Data. John Wiley & Sons,
Chichester.
Baños-Caballero, S., García-Teruel, P. J. e Martínez-Solano, P. (2010) “Working
capital management in SMEs” Accounting & Finance. 50(3), 511-527.
Baños-Caballero S., García-Teruel P. J. e Martínez-Solano P. (2012a) “How does
working capital management affect the profitability of Spanish SMEs?” Small Business
Economics. 39(2), 517–529.
7-Lista de referências bibliográficas
66
Baños-Caballero S. B., Teruel P. J. G. e Solano P. M. (2012b) “Working Capital
requirement financing and Spanish SME performance” Fundacion de Estudios Financieros
(premios de investigacion FEF 2012).
Berger A. N., Udell G. F. (1998) “The economics of small business finance: The
roles of private equity and debt markets in the financial growth cycle” Journal of Banking
& Finance. 22(6), 613-673.
Blazenko, G. e Vandezande, K. (2003) “Corporate holding of finished goods
inventories” Journal of Economics and Business. 55(3), 255-266.
Blinder, A. S., e L. J. Maccini (1991) “The resurgence of inventory research: what
have we learned?” Journal of Economic Survey., 5(4), 291–328.
Carpenter, R. E., S. M. Fazzari, and B. C. Petersen (1994) “Inventory investment,
internal-finance fluctuations, and business cycle” Brookings Papers on Economic Activity.
75–138.
Chiou, J. R. e Cheng, L. (2006) “The Determinants of Working Capital
Management” The Journal of American Academy of Business. 10(1), 149-155.
Cuñat, V. (2007) “Trade credit: suppliers as debt collectors and insurance
providers” Review of Financial Studies. 20(2), 491-527.
Deloof, M. (2003) “Does Working Capital Management Affect Profitability of
Belgian Firms?” Journal of Business Finance & Accounting. 30 (3-4), 573-58.
Ellis, C., e Tailor, D. (2011) “The Role of Enterpreneurs and SMEs in Driving the
Recovery” BVCA Research Article, June.
Falope, O. I. e Ajilore, O. T. (2009) “Working Capital management and corporate
profitability: Evidence from Panel Data Analysis of Selected Quoted Companies in
Nigeria” Research Journal of Business Management. 3(3), 73-84.
Fazzari, S. M., e Petersen, B. (1993) “Working capital and fixed investment: new
evidence on financing constraints” The RAND Journal of Economics. 328–342.
7-Lista de referências bibliográficas
67
Filbeck, G. e Krueger T. M. (2005) “An analysis of working capital management
results across industries” American Journal of Business. 20(2), 11-20.
Gagliardi, D., Muller, P., Glossop, E., Caliandro, C., Fritsch, M., Brtkova, G.,
Bohn, N.U., Klitou, D., Avigdor, G., Marzocchi, C. e Ramlogan, R. (2013) “ANNUAL
REPORT ON EUROPEAN SMEs 2012/2013: A Recovery on the Horizon?” SME
Performance Review.
García-Teruel, P. e Martínez-Solano, P. (2007) “Effects of Working Capital
management on SME profitability” International Journal of Managerial Finance. 3(2),
164-177.
Gitman, L.J. (1974) “Corporate liquidity requirements: A simplified approach”
Financial Review. 9(1), 9-88.
Hausman, J.A. (1978) “Specification tests in econometrics” Econometrica: Journal
of the Econometric Society. 1251-1271.
Hawawini, G., Viallet C. e Vora, A. (1986) “Industry influence on corporate
working capital decisions” Sloan Management Review. 15-24.
Jordan, J., Lowe, J. e Taylor, P. (1998) “Strategy and financial policy in UK small
firms” Journal of Business Finance and Accounting. 25(1-2), 1–27.
Jose M. L., Lancaster C. e Stevens J.L. (1996) “Corporate return and cash
conversion cycle” Journal of Economics and Finance. 20(1), 33-46.
Karadagli, E. C. (2012) “The Effect of Working Capital Management on the
Profitability of Turkish SMEs” British Journal of Economics, Finance and Management
Sciences. 5(2), 36-44.
Kashyap, A. K., Lamont, O. A. e Stein, J. C. (1994) Credit conditions and the
cyclical behavior of inventories: A case study of the 1981-82 Recession. Nacional Bureau
of Economic Research.
7-Lista de referências bibliográficas
68
Kieschnick, R. L., Laplante, M. e Moussawi, R. (2006) “Corporate working capital
management: determinants and consequences” 36th Financial Management Association
International. Disponível em:
http://finance.baylor.edu/seminars/papers/cwcm_current.pdf [18 de agosto de 2014]
Lazaridis, I. e Tryfonidis, D. (2006) “Relationship Between Working Capital
Management and Profitability of Listed Companies in the Athens Stock Exchange”
Journal of Financial Management and Analysis. 19(1), 26-38.
McLaney, E.J. (2006) Business Finance: Theory and Practice. Pearson Education.
Michaelas, N., F. Chittenden, e P. Poutziouris (1999) “Financial policy and capital
structure choice in UK SMEs: evidence from company panel data” Small Business
Economics. 12(2), 113–130.
Myers, S. C e Majluf, N. S. (1984) “Corporate financing and investment decisions
when firms have information that investors do not have” Journal of Financial Economics.
13(2), 187-221.
Nazir, M. S. e Afza, T. (2009) “Impact of Aggressive Working Capital
Management Policy on Firms’ Profitability” The IUP Journal of Applied Finance. 15(8),
19-30.
Neves, J.C. (2012) Análise e Relato Financeiro – Uma Visão Integrada de Gestão.
5.ª Ed., Texto Editora.
Ng, C.K., Smith, J.K. e Smith, R.L. (1999) “Evidence on the determinants of credit
terms used in interfirm trade” Journal of Finance. 54(3), 1109-1129.
Niskanen, J. e Niskanen, M. (2006) “The determinants of corporate trade credit
policies in a bank-dominated financial environment: the case of Finnish small firms”
European Financial Management. 12(1), 81-102.
Nobanee, H. (2009) “Working Capital Management and Firm's Profitability: An
Optimal Cash Conversion Cycle” Abstract disponível em:
http://ssrn.com/abstract=1471230 [18 de agosto de 2014]
7-Lista de referências bibliográficas
69
Palombini, N. V. N. e Nakamura, W. T. (2012) “Key Factors in Working Capital
Management in the Brazilian Market” Revista de Administração de Empresas. 52(1), 55-
69.
Petersen, M. e Rajan, R. (1997) “Trade Credit: Theories and Evidence” Review of
Financial Studies. 10 (3), 661–691.
Raheman A., Nasr M. (2007) “Working capital management and profitability – case
of Pakistani firms” International Review of Business Research Papers. 3(1), 279-300.
Richards, V. e Laughlin, E. (1980) “A Cash Conversion Cycle Approach to
Liquidity Analysis” Financial Management. 9, 32-38.
Samiloglu, F. e Demirgunes, K. (2008) “The Effect of Working Capital
Management on Firm Profitability: Evidence from Turkey” The International Journal of
Applied Economics and Finance. 2(1), 44-50.
Shin, H. H. e L. Soenen, L. (1998) “Efficiency of working capital management and
corporate profitability” Financial practice and education. 8, 37-45.
Silva, F. e Carreira, C. (2010) “Measuring firms’ financial constraints: Evidence for
Portugal through different Approaches” Estudos do GEMF 15/2010.
Smith, J. K. (1987) “Trade credit and informational asymmetry” The Journal of
Finance. 42(4), 863-872.
Van-Horne, J.C. e Wachowicz, J.M. (2008) Fundamentals of Financial
Management. Pearson Education.
Walker, D. (1991) “An empirical analysis on financing the small firm” Advances in
Small Business Finance (pp.47–61). Springer Netherlands.
Wang, Y. J. (2002) “Liquidity management, operating performance, and corporate
value: evidence from Japan and Taiwan” Journal of Multinational Financial Management.
12(2), 159-169.
7-Lista de referências bibliográficas
70
Weinraub, H. J., e Visscher, S. (1998) “Industry practice relating to aggressive
conservative working capital policies” Journal of Financial and Strategic Decision. 11,
11-18.